МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Московский государственный институт электроники и математики (Технический университет)
РАСЧЕТНО-ГРАФИЧЕСКАЯ РАБОТА
по дисциплине «Теория вероятности и математическая статистика»
Вариант №9
Выполнил: Черешнев Роман С-44
Преподаватель: Н.М. Морозова
Москва 2012 Задание.
Часть I.
Дана выборка из равномерного на распределения. Смоделировать выборку из заданного закона распределения. Построить вариационный ряд выборки . Построить гистограмму и полигон частот. Построить эмпирическую функцию распределения. Найти выборочное среднее и выборочную дисперсию. Найти выборочную моду и медиану. Найти выборочный коэффициент асимметрии и выборочный эксцесс. Проверить по правилу «3 сигма», что выборка получена из заданного закона распределения. Проверить гипотезу о законе распределения по критерию согласия с уровнем значимости и критерию согласия Колмогорова.
Часть II.
Оценить интеграл методом Монте-Карло, используя 100 полученных наблюдений , и сравните с точным значением. Найти минимальное число наблюдений , которые с надёжностью обеспечат верхнюю границу ошибки .
^ Закон распределения – E(1,44) Интеграл – Выборка из из равномерного на распределения.
0,904 | 0,262 | 0,896 | 0,002 | 0,506 | 0,118 | 0,480 | 0,865 | 0,851 | 0,334 | 0,710 | 0,385 | 0,674 | 0,675 | 0,394 | 0,062 | 0,311 | 0,661 | 0,435 | 0,531 | 0,797 | 0,920 | 0,199 | 0,664 | 0,278 | 0,538 | 0,848 | 0,701 | 0,239 | 0,947 | 0,748 | 0,682 | 0,689 | 0,533 | 0,815 | 0,229 | 0,746 | 0,018 | 0,825 | 0,322 | 0,550 | 0,624 | 0,290 | 0,525 | 0,073 | 0,895 | 0,986 | 0,074 | 0,366 | 0,263 | 0,768 | 0,258 | 0,508 | 0,268 | 0,494 | 0,148 | 0,527 | 0,793 | 0,258 | 0,031 | 0,685 | 0,329 | 0,507 | 0,851 | 0,934 | 0,969 | 0,982 | 0,548 | 0,273 | 0,878 | 0,077 | 0,932 | 0,145 | 0,762 | 0,524 | 0,580 | 0,145 | 0,451 | 0,794 | 0,663 | 0,149 | 0,419 | 0,349 | 0,606 | 0,763 | 0,557 | 0,070 | 0,263 | 0,170 | 0,667 | 0,614 | 0,708 | 0,118 | 0,036 | 0,048 | 0,618 | 0,196 | 0,846 | 0,510 | 0,172 | Решение.
Дан закон распределения E(1,44). Это показательный закон распределения E(λ) распределение с параметрам λ = 1,44. На основе данной в условии выборки из равномерного на распределения смоделируем выборку из показательного закона E(1,44).
0,057 | 0,661 | 0,855 | 0,087 | 0,025 | 0,034 | 0,668 | 0,151 | 1,303 | 0,496 | 1,632 | 0,211 | 1,576 | 0,001 | 0,490 | 0,087 | 0,455 | 1,391 | 1,324 | 0,282 | 0,861 | 0,338 | 0,778 | 0,781 | 0,348 | 0,044 | 0,258 | 0,752 | 0,397 | 0,527 | 1,108 | 1,759 | 0,154 | 0,758 | 0,226 | 0,537 | 1,310 | 0,839 | 0,190 | 2,046 | 0,957 | 0,796 | 0,812 | 0,529 | 1,172 | 0,180 | 0,952 | 0,012 | 1,210 | 0,269 | 0,555 | 0,680 | 0,238 | 0,518 | 0,053 | 1,567 | 3,009 | 0,053 | 0,317 | 0,212 | 1,015 | 0,207 | 0,492 | 0,217 | 0,474 | 0,111 | 0,520 | 1,096 | 0,207 | 0,022 | 0,804 | 0,277 | 0,491 | 1,324 | 1,893 | 2,425 | 2,807 | 0,552 | 0,221 | 1,465 | 0,056 | 1,874 | 0,109 | 0,999 | 0,516 | 0,602 | 0,109 | 0,417 | 1,097 | 0,756 | 0,112 | 0,377 | 0,298 | 0,648 | 1,001 | 0,565 | 0,051 | 0,212 | 0,129 | 0,764 |
Построим вариационный ряд выборки. Вариационный ряд – это элементы выборки, расположенные в порядке возрастания. , ,
0,001 | 0,057 | 0,154 | 0,226 | 0,377 | 0,518 | 0,661 | 0,804 | 1,096 | 1,567 | 0,012 | 0,087 | 0,180 | 0,238 | 0,397 | 0,520 | 0,668 | 0,812 | 1,097 | 1,576 | 0,022 | 0,087 | 0,190 | 0,258 | 0,417 | 0,527 | 0,680 | 0,839 | 1,108 | 1,632 | 0,025 | 0,109 | 0,207 | 0,269 | 0,455 | 0,529 | 0,752 | 0,855 | 1,172 | 1,759 | 0,034 | 0,109 | 0,207 | 0,277 | 0,474 | 0,537 | 0,755 | 0,861 | 1,210 | 1,874 | 0,044 | 0,111 | 0,211 | 0,282 | 0,490 | 0,552 | 0,758 | 0,952 | 1,303 | 1,893 | 0,051 | 0,112 | 0,212 | 0,298 | 0,491 | 0,555 | 0,764 | 0,957 | 1,310 | 2,046 | 0,053 | 0,129 | 0,212 | 0,317 | 0,492 | 0,565 | 0,778 | 0,999 | 1,324 | 2,425 | 0,053 | 0,131 | 0,217 | 0,338 | 0,496 | 0,602 | 0,781 | 1,001 | 1,391 | 2,807 | 0,056 | 0,151 | 0,221 | 0,348 | 0,516 | 0,648 | 0,796 | 1,015 | 1,465 | 3,009 |
Гистограмма и полигон частот.
- ширина столбцов
— число элементов выборки, попавших в i-ый интервал. , где n = 100 — частота попадания в i-ый интервал. - высота i-го столбца
N | границы интервалов |
|
|
|
| 1 | 0,001 | 0,377 | 40 | 0,4 | 1,06 | 0,189 | 2 | 0,377 | 0,753 | 24 | 0,24 | 0,64 | 0,565 | 3 | 0,753 | 1,129 | 16 | 0,16 | 0,43 | 0,941 | 4 | 1,129 | 1,505 | 10 | 0,1 | 0,27 | 1,317 | 5 | 1,505 | 1,881 | 5 | 0,05 | 0,13 | 1,693 | 6 | 1,881 | 2,257 | 2 | 0,02 | 0,053 | 2,069 | 7 | 2,257 | 2,633 | 1 | 0,01 | 0,026 | 2,245 | 8 | 2,633 | 3,009 | 2 | 0,02 | 0,053 | 2,281 |
Построим гистограмму:
Построим полигон частот:
Эмпирическая функция.
Найдем выборочное среднее и выборочную дисперсию. - выборочное среднее Теоретически - выборочная дисперсия
Теоретически
Найдем выборочную моду и выборочную медиану. – выборочная мода – середина максимального по высоте столбца.
= 0,189 - выборочная медиана , если n – нечетное (2) n = 100 – четное, значит воспользуемся формулой (1).
Найдем выборочный коэффициент асимметрии и выборочный эксцесс.
- коэффициент асимметрии
- коэффициент эксцесса
Проверим по правилу «3 сигма», что выборка получена из заданного закона распределения.
=0,694 , =0,694 =98%
Проверим гипотезу о законе распределения по критерию согласия 2. =0,045 – уровень значимости.
H0 – гипотеза. Выборка получена из заданного закона распределения.
- число степеней свободы =8-1=7 n=100
границы | интервалов |
| –∞ | 0,001 | 0 | 0,001 | 0,377 | 40 | 0,377 | 0,753 | 24 | 0,753 | 1,129 | 16 | 1,129 | 1,505 | 10 | 1,505 | 1,881 | 5 | 1,881 | 2,257 | 2 | 2,257 | 2,633 | 1 | 2,633 | 3,009 | 2 | 3,009 | ∞ | 0 | Объединим интервалы, что бы в одном интервале было на меньше 5-ти значений. границы | интервалов |
|
|
|
|
| –∞ | 0,377 | 40 | 0.4175 | -1,75 | 3,0625 | 0,073 | 0,377 | 0,753 | 24 | 0,2421 | -0,21 | 0,0441 | 0,001 | 0,753 | 1,129 | 16 | 0.142 | 1,8 | 3,24 | 0,228 | 1,129 | 1,505 | 10 | 0.083 | 2,7 | 7,29 | 0.878 | 1,505 | 1,881 | 5 | 0.047 | 0,3 | 0,09 | 0,019 | 1,881 | ∞ | 5 | 0,075 | -2,5 | 6,25 | 0,833 |
= 2,032 =7, =0,045. По таблице находим . =140,1 < => принимаем гипотезу.
Проверим гипотезу по критерию согласия Колмогорова.
K(λα-1) = 0,955 λα-1=1,056
Dn=0,001
Dn < => принимаем гипотезу.
Оценим интеграл методом Монте-Карло, используя 100 полученных наблюдений.
=0.99 =0.0045
Решение: I= Обозначаем (x)= (x)=g(x)*f(x)
- для показательного закона λ=1,44
=
Составим таблицу для . 0,695 | 0,735 | 0,802 | 0,852 | 0,957 | 1,054 | 1,154 | 1,253 | 1,456 | 1,712 | 0,703 | 0,755 | 0,820 | 0,860 | 0,971 | 1,056 | 1,159 | 1,259 | 1,457 | 1,783 | 0,710 | 0,755 | 0,827 | 0,874 | 0,984 | 1,061 | 1,167 | 1,278 | 1,464 | 1,789 | 0,712 | 0,770 | 0,839 | 0,882 | 1,011 | 1,062 | 1,217 | 1,289 | 1,509 | 1,828 | 0,718 | 0,771 | 0,839 | 0,887 | 1,024 | 1,067 | 1,219 | 1,292 | 1,535 | 1,916 | 0,726 | 0,772 | 0,841 | 0,891 | 1,035 | 1,078 | 1,221 | 1,356 | 1,599 | 1,996 | 0,730 | 0,772 | 0,842 | 0,902 | 1,036 | 1,080 | 1,225 | 1,359 | 1,604 | 2,010 | 0,731 | 0,785 | 0,842 | 0,915 | 1,037 | 1,087 | 1,235 | 1,389 | 1,614 | 0,000 | 0,732 | 0,786 | 0,845 | 0,930 | 1,039 | 1,113 | 1,237 | 1,390 | 1,614 | 0,000 | 0,733 | 0,800 | 0,848 | 0,937 | 1,053 | 1,145 | 1,247 | 1,399 | 1,661 | 0,000 |
=1,098
Посчитаем точное значение интеграла: (вычислено с помощью MathCad)
Найдем минимальное число наблюдений N, которые с надежностью =0.99 обеспечат верхнюю границу ошибки =0.045.
находим по таблице, =3,3
N=29- это минимальное число наблюдений, которое с надежностью =0,99 обеспечит верхнюю границу ошибки =0,0045
|