Особенности математической статистики

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 29 Октября 2013 в 23:47, курсовая работа

Описание

Статистика определяется как собранные и классифицированные данные и сведения, а также как наука, изучающая методы сбора и обработки числовых данных, относящихся к человеческой деятельности и природным явлениям.
Результаты обработки числовых данных статистическими методами характеризуют случайные массовые явления в среднем. Поэтому математическую статистику можно назвать наукой об упорядочении и осреднении экспериментальных данных.

Работа состоит из  1 файл

КУРСОВАЯ РАБОТА ПО СТАТИСТИКЕ.doc

— 2.20 Мб (Скачать документ)

 

8. Находим оценки коэффициента корреляции и уравнение регрессии У на Х. Построить график линии регрессии У на Х и сравнить его с эмпирической зависимостью У от Х.

Для того чтобы найти  коэффициент корреляции мы на панели МЕНЮ выбираем МАСТЕР ФУНКЦИИ, затем  нам необходимо воспользоваться  функцией КОРРЕЛ, которая возвращает коэффициент корреляции между интервалами  ячеек «массив1» и «массив2». Коэффициент корреляции используется для определения взаимосвязи между двумя свойствами.

Для нахождения регрессии  мы исследуем зависимость между  переменными Х и У, используя  при этом среднее отклонение, коэффициент  корреляции, средние значения переменных, итак мы получили 10 значений, затем мы на панели МЕНЮ выбираем Вставка График точечный и забиваем значения Х и У стоящих в порядке возрастания, затем нам необходимо получить прямую, делаем все аналогично, только подставляем значения регрессии и далее мы накладываем один график на другой, таким образом мы получаем регрессию У на Х.

 

   

максимум  х

17,052

минимум х

-6,943

   
   

максимум  У

31,209

минимум У

-2,508

   
   

Корреляция 

0,926

   
   
   

Уравнение регрессии Y на X

-3,94

 

7,68

 

19,3

 

30,92

 

42,54

 

54,16

 

65,78

 

77,4

 

89,02

 

100,64

 
   



 

 

 

 

 

 

 

9. Вычисляем доверительный  интервал для коэффициента корреляции  с уровнем доверия 0,9.

Для нахождения доверительного интервала, необходимо найти функцию  ДОВЕРИТ(альфа, Станд_откл, размер), который возвращает значение, с помощью которого можно определить доверительный интервал для математического ожидания генеральной совокупности, итак  мы нашли значения функции ДОВЕРИТ по Х и по У. Теперь находим интервал, для его нахождения мы должны вычесть из среднего значения Х значение функции ДОВЕРИТ, а далее мы должны из среднего значения Х вычитать предыдущее значение доверительного интервала, тоже самое делаем для У.

 

Стандартотклон(х)

Стандартотклон(у)

Доверит(х)

Доверит(у)

Z*

P*

V1*

V2*

P'

P"

4,92

7,03

0,08

0,11

1,63

0,93

1,37

1,89

0,88

0,96


 

10. Проверили гипотезу  о нормальном распределении случайных  величин Х и У с помощью критерия хи-квадрат, уровень значимости 0,05.

Все вычисления провели  для n=30 и n=60.

При n=30

Прмн: Y, Распред.:Нормальное (Таблица данных1)

Хи-квадрат = 4,32412, сс = 1 (скорр.) , p = 0,03758

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

при n=60

Прмн: Y, Распред.:Нормальное (Таблица данных1)

Хи-квадрат = 5,87119, сс = 4 (скорр.) , p = 0,20898

 

При n=60

Прмн: X, Распред.:Нормальное (Таблица данных1) Хи-квадрат = 6,71053, сс = 5 (скорр.) , p = 0,24307

при n=30

Прмн: X, Распред.:Нормальное (Таблица данных1) Хи-квадрат = 0,71231, сс = 1 (скорр.) , p = 0,39868


Информация о работе Особенности математической статистики