Вероятностно-статистические методы моделирования экономических систем
Дипломная работа - Менеджмент
Другие дипломы по предмету Менеджмент
? находится по формуле:
Запишем статистическую функцию распределения в развернутом виде:
где - это середина интервала i, а - это соответствующие частости, где i=1, 2,тАж, k.
График статистической функции распределения есть ступенчатая линия, точками разрыва которой являются середины интервалов, а конечные скачки равны соответствующим частотам.
Рисунок 3
Вычисление числовых характеристик статистического ряда
- статистическое математическое ожидание,
- статистическая дисперсия,
- статистическое среднеквадратическое отклонение.
Статистическим математическим ожиданием или статистическим средним называется среднеарифметическое наблюдаемых значений случайной величины Х.
Статистической дисперсией называется среднеарифметическое значение величиныили
При большом объеме выборки вычисления по формулам и приводят к громоздким выкладкам. Для упрощения раiетов используют статистический ряд с границами и частостями , где i = 1, 2, 3, тАж, k, находят середины интервалов , а затем все элементы выборки, которые попали в интервал, заменяют единственным значением, тогда таких значений будетв каждом интервале .
где - среднее значение соответствующего интервала; - частость интервала
Таблица 4. Числовые характеристики
Номер интервалаСередина интервала XiЧастость PiXiPi(Xi-m)^2(Xi-m)^2*Pi1-8,0060,04-0,320231,486911,25952-6,6980,03-0,200918,518560,55563-5,390,04-0,21568,971940,35894-4,0820,20-0,81642,847050,56945-2,7740,26-0,72120,143880,03746-1,4660,18-0,26390,862450,15527-0,1580,14-0,02215,002740,700481,150,090,103512,564761,130892,4580,010,024623,548500,2355103,7660,010,037737,953980,3795Статистическое математическое ожидание-2,3947Статистическая дисперсия5,3822Статистическое среднее квадратическое отклонение2,3200
определяет положение центра группировки наблюдаемых значений случайной величины.
, характеризуют рассеяние наблюдаемых значений случайной величины вокруг
Во всяком статистическом распределении неизбежно присутствуют элементы случайности. Однако при очень большом числе наблюдений эти случайности сглаживаются, и случайные явления обнаруживают присущую ему закономерность.
При обработке статистического материала приходится решать вопрос о том, как подобрать для данного статистического ряда теоретическую кривую. Эта теоретическая кривая распределения должна выражать существенные черты статистического распределения - эта задача называется задачей сглаживания или выравнивания статистического ряда.
Иногда общий вид распределения случайной величины Х вытекает из самой природы этой случайной величины.
Пусть случайная величина Х - это результат измерения некоторой физической величины прибора.
Х = точное значение физической величины + ошибка прибора.
Случайная ошибка прибора при измерении имеет суммарную природу и распределена по нормальному закону. Следовательно такое же распределение имеет случайная величина Х, т.е. нормальное распределение с плотностью вероятности:
, где , , .
Параметры и определяются так, чтобы числовые характеристики теоретического распределения были равны соответствующим числовым характеристикам статистического распределения. При нормальном распределении полагают, что ,,, тогда функция нормального распределения примет вид:
Таблица 5. Выравнивающая кривая
Номер интервалаСередина интервала XiТабулированная функцияНормальная кривая 1-8,0060-2,41870,02140,00922-6,6980-1,85490,07140,03083-5,3900-1,29110,17340,07474-4,0820-0,72730,30620,13205-2,7740-0,16350,39360,1697M-2,394700,39890,17206-1,46600,40030,36820,15877-0,15800,96410,25070,108081,15001,52790,12420,053592,45802,09170,04480,0193103,76602,65550,01170,0051
Теоретическую нормальную кривую строим по точкам на одном графике с гистограммой статистического ряда (Ошибка! Источник ссылки не найден).
Рисунок 6
Выравнивание статистической функции распределения
Статистическую функцию распределения выравниваем функцией распределения нормального закона:
,
где,, - функция Лапласа.
Таблица 7. Функция распределения
Номер интервалаСередина интервала XiФункция Лапласа Функция распределения1-8,0060-2,4187-0,49220,00782-6,6980-1,8549-0,46820,03183-5,3900-1,2911-0,40170,09834-4,0820-0,7273-0,26650,23355-2,7740-0,1635-0,06490,4351m-2,3947000,50006-1,46600,40030,15550,65557-0,15800,96410,33250,832581,15001,52790,43670,936792,45802,09170,48180,9818103,76602,65550,49600,9960
Строим график теоретической функции распределения по точкам / вместе с графиком статистической функции распределения.
Рисунок 6
Пусть изучается случайная величина Х с математическим ожиданием и дисперсией, оба параметра неизвестны.
Пусть х1, х2, х3, тАж, хn - выборка, полученная в результате проведения n независимых наблюдений случайной величины Х. Чтобы подчеркнуть случайный характер величин х1, х2, х3, тАж, хn перепишем их в виде:
Х1, Х2, Х3, тАж, Хn, где Хi - значение случайной величины Х в i-ом опыте.
Требуется на основании этих опытных данных оценить математическое ожидание и дисперсию случайной величины. Такие оценки называются точечными, в качестве оценки m и D можно принять статистическое математическое ожидание и статистическую дисперсию , где
,
До проведения опыта выборка Х1, Х2, Х3, тАж, Хn есть совокупность независимых случайных величин, которые имеют математическое ожидание и дисперсию, а значит распределение вероятности такие же как и сама случайная величина Х. Таким образом:
,, где i = 1, 2, 3, тАж, n.
Исходя из ?/p>