Geum.ru

Критерии согласия

Курсовой проект - Математика и статистика

Другие курсовые по предмету Математика и статистика

?ти. Критериями согласия называют статистические критерии, предназначенные для проверки согласия опытных данных и теоретической модели.

Существует несколько критерий согласия: критерий согласия Колмогорова и омега-квадрат, ?2 Пирсона, ?2 Фишера и другие. Состоятельность критериев Колмогорова и омега-квадрат означает, что любое отличие распределения выборки от теоретического будет с их помощью обнаружено, если наблюдения будут продолжаться достаточно долго. Практическую значимость свойства состоятельности не велика, так как трудно рассчитывать на получение большого числа наблюдений в неизменных условиях, а теоретическое представление о законе распределения, которому должна подчиняться выборка, всегда приближённое. Поэтому точность статистических проверок не должна превышать точность выбранной модели.

В данной курсовой работе было исследовано какие критерии согласия существуют и описано каждую по отдельности, применение критерий согласия на практике.

 

Приложения

 

Таблица 1

4589934091602598778573950035916762259319985578344586311595505235660449336294417851763344310075849

Таблица 2

Интервал(20, 40](40, 60](60, 80]Наблюденная частота, nI

8

10

12

7

13Гипотетическая

Частота, npi

6.1

9.7

13.4

11.6

9.2

Таблица 3

СеменаНаблюденная численностьОжидаемая численностьКруглые и желтые315Морщинистые и желтые101Круглые и зеленые108Морщинистые и зеленые32Всего556556

Рис. 1. Пример сравнения гистограммы и кривой нормальной плотности

 

Рис. 2

 

Рис. 3

 

Рис. 4

 

Рис. 5

 

Рис. 6

 

Рис. 7

 

Список использованной литературы

 

  1. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Анализ данных на компьютере /Под ред. В. Э. Фигурнова. 3-е изд., перераб. и доп. М.:ИНФРА М. 2003. 544 с., ил.
  2. Электронный учебник по дисциплине "Математическая статистика"
    В. В. Шеломовский, Мурманский федеральный государственный педагогический университет.
  3. BaseGroup Labs. Технологии анализа данных.
  4. Тюрин Ю.Н. Исследования по непараметрической статистике (непараметрические методы и линейная модель): Автореф. дисс. … дра физ.мат. наук. М., 1985. 33 с. (МГУ).
  5. Лемешко Б.Ю., Постовалов С.Н. О зависимости предельных распределений статистик

    Пирсона и отношения правдоподобия от способа группирования данных // Заводская лаборатория. 1998. Т. 64. № 5. С.56-63.

  6. Общая теория статистики/ Под редакцией А. А. Спирина, О. Э. Башиной. 1995. 295 с.
  7. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Юнити, 2000. 543 с.
  8. Благовещенский Ю.Н., Самсонова В.П., Дмитриев Е.А. Непараметрические методы в почвенных исследованиях. М.: Наука, 1987.
  9. Ширяев А.Н. Вероятность. -- М.: Наука, 1989.
  10. Майков Е.В. Математический анализ: Числовые ряды. -- М.: Изд-во МГУ, 1999.
  11. Бондарев Б.В. О проверке сложных статистических гипотез // Заводская лаборатория. 1986. Т. 52. № 10. С. 62-63