Кореляційний аналіз виробництва льоноволокна
Дипломная работа - Сельское хозяйство
Другие дипломы по предмету Сельское хозяйство
остатньо багато форм кривих розподіли, по яких може вирівнюватися варіаційний ряд, але в практиці статистичних досліджень найчастіше використовуються такі форми, як нормальний розподіл і розподіл Пуассона.
Нормальний розподіл залежить від двох параметрів: середньою арифметичною і середнього квадратичного відхилення . Його крива виражається рівнянням
Якщо потрібно отримати теоретичні частоти f при вирівнюванні варіаційного ряду по кривій нормального розподілу, то можна скористатися формулою:
За допомогою цієї формули ми отримуємо теоретичний (імовірнісне) розподіл, замінюючи ним емпіричний (фактичне) розподіл, по характеру вони не повинні відрізнятися один від одного.
Порівнюючи отримані величини теоретичних частот n* з емпіричними (фактичними) частотами n, переконуємося, що їх розбіжності можуть бути вельми невеликі.
Обєктивна характеристика відповідності теоретичних і емпіричних частот може бути отримана за допомогою спеціальних статистичних показників, які називають критеріями згоди.
Для оцінки близькості емпіричних і теоретичних частот застосовуються критерій згоди Пірсону, критерій згоди Романовського, критерій згоди Колмогорова.
Найбільш поширеним є критерій згоди К. Пірсона , який можна представити як суму відносин квадратів розбіжностей між n* і n до теоретичних частот:
Обчислене значення критерію необхідно порівняти з табличним (критичним) значенням . Табличне значення визначається по спеціальній таблиці, воно залежить від прийнятої вірогідності Р і числа мір свободи до (при цьому до = m - 3, де m - число груп у ряді розподілу для нормального розподілу). При розрахунку критерію згоди Пірсону повинна дотримуватися наступна умова: достатньо великим повинне бути число спостережень (n 50), при цьому якщо в деяких інтервалах теоретичні частоти 5.
Якщо , то розбіжності між емпіричними і теоретичними частотами розподілу можуть бути випадковими і припущення про близькість емпіричного розподілу до нормального не може бути спростована.
Перевіримо статистичну гіпотезу про відповідність статистичного розподілу за ознакою Урожайність льоноволокну нормальному закону розподілу.
Номер інтервалу14,89105,33756227,16666768,37376639,43333337,07664841262,782567
Критичнее значення критерія Пірсона при рівні значущості 0,058 та ступені свободи дорівнює 3,84
Оскільки розраховане значення критерію Персона більше за критичне, то розбіжності між емпіричними і теоретичними частотами розподілу не можуть бути випадковими і припущення про близькість емпіричного розподілу до нормального повинна бути спростоване.
Отже,
Перевіримо статистичну гіпотезу про відповідність статистичного розподілу за ознакою Якість льонотрести нормальному закону розподілу.
Номер інтервалу10,603125168,02099920,85568,8333213000,10286841,35333330,537173
Критичнее значення критерія Пірсона при рівні значущості 0,05 та ступені свободи дорівнює 3,84
Оскільки розраховане значення критерію Персона більше за критичне, то розбіжності між емпіричними і теоретичними частотами розподілу не можуть бути випадковими і припущення про близькість емпіричного розподілу до нормального повинна бути спростоване.
Перевіримо статистичну гіпотезу про відповідність статистичного розподілу за ознакою Витрати праці на 1 центнер трести нормальному закону розподілу.
Номер інтервалу12,82333396,97934624,632222911,2349836,99666766,021962410,3810,211756
Критичнее значення критерія Пірсона при рівні значущості 0,05 та ступені свободи дорівнює 3,84
Оскільки розраховане значення критерію Персона більше за критичне, то з ймовірністю 95% розбіжності між емпіричними і теоретичними частотами розподілу не можуть бути випадковими і припущення про близькість емпіричного розподілу до нормального повинна бути спростоване.
Розділ 3. Кореляційний аналіз виробництва льоноволокна
Одним з найважливіших завдань статистики є вивчення обєктивно існуючих звязків між явищами. При дослідженні таких звязків зясовуються причинно-наслідкові відносини між явищами, а це, у свою чергу, дозволяє виявити чинники, що роблять основний вплив на варіацію явищ, що вивчаються, і процесів. Причинно-наслідкові відносини є таким звязком явищ, при якому зміну одну з них, - причини, веде до зміни іншого - следствія. Причинно-наслідкова форма звязку визначає всі інші форми, носить загальний і багатообразний характер. Для опису причинно-наслідкового звязку між явищами і процесами використовується ділення статистичних ознак, що відображають окремі сторони взаємозвязаних явищ, на факторних і результативних. Факторними вважаються ознаки, обуславлівающие зміна інших, повязаних з ними ознак, що є причинами і умовами таких змін. Результативними є ознаки, такими, що змінюються під впливом факторних. Форми прояву існуючих взаємозвязків вельми різноманітні. Як найзагальніші їх види виділяють функціональний і статистичний звязки. Функціональною називають такий звязок, при якому певному значенню факторної ознаки відповідає одне і лише одне значення результативне. Такий звязок можливий за умови, що на поведінку однієї ознаки ( результативного) впливає тільки друга ознака (факторний) і ніякі інші. Такі звязки є абстракціями, в реальному житті вони зустрічаються рідко, але знаходять широке застос?/p>