На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


Курсовик : Определение вида функции распределения и её параметров.

Информация:

Тип работы: Курсовик. Предмет: Статистика. Добавлен: 17.02.2016. Сдан: 2014. Страниц: 48. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):



ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ.
ВВЕДЕНИЕ
1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЗАКОНА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЯ.
2. ПРОВЕРКА СООТВЕТСТВИЯ ЭМПИРИЧЕСКОГО РАСПРЕ-ДЕЛЕНИЯ ТЕОРЕТИЧЕСКОМУ.
3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ДОВЕРИТЕЛЬНОГО ИНТЕРВАЛА, В КОТОРОМ ЛЕЖИТ ЗНАЧЕНИЕ ИЗМЕРЯЕМОЙ ВЕЛИЧИНЫ.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ.

Введение
Математическая статистика – раздел математики, который занимается
разработкой методов получения научно обоснованных выводов о массовых явлениях и процессах по данным наблюдений или экспериментов. Например, по имеющейся информации о числе бракованных изделий в партии готовой продукции надо сделать вывод о качестве используемого технологического процесса.
Математическая статистика предполагает вероятностную природу данных наблюдений, поэтому она основана на понятиях и методах теории вероятностей.
Задачи математической статистики в известной мере являются обрат-ными к задачам теории вероятностей. Если в теории вероятностей вероятностную модель случайного явления считают заданной и делают расчет вероятностей интересующих событий, то в математической статистике исходят из того, что вероятностная модель не задана (или задана не полностью), а в результате эксперимента стали известны реализации каких-либо случайных событий. На основе статистических данных математическая статистика подбирает подходящую вероятностную модель для получения вывода о рассматриваемом явлении или процессе.
В настоящее время математическая статистика является обширным разделом математики.
Общая характеристика работы
Цель работы: закрепить пройденный материал по математической статистике
Задачи, поставленные перед автором работы:
1. Составить статистическое распределение выборки значений данной
случайной величины. Построить сгруппированный ряд.
2. Построить полигон относительных частот, эмпирическую функцию
распределения, кумулянту и гистограмму, выдвинуть гипотезу о виде
распределения для простого и сгруппированного ряда распределения.
3. Найти точечные оценки неизвестных числовых характеристик: .
4. Найти интервальные оценки параметров M(X) , s (X ) , в предположе-нии, что X » N ( a ,s ) с надёжностью 0,95.
5. Проверить гипотезы:при различных конкурирующих гипотезах с уровнем значимости: 0,05.
6. Проверить гипотезу о нормальном распределении исследуемого
распределения с уровнем значимости 0,05: .
7. Полученные результаты проанализировать и сделать общие выводы.
Актуальность работы:
В начале 30-х годов на стыке экономической практики и математиче-ской статистики зародилась новая самостоятельная дисциплина, получившая название "Эконометрика1". Математическая статистика является универсальным аппаратом, используемым в различных эконометрических исследованиях.
Работа исследователя обязательно содержит этап математической об-работки результатов проведенных экспериментов. Современная научно-исследовательская аппаратура имеет встроенные процессоры и сопряжение с персональными компьютерами, что позволяет автоматизировать определенные этапы математической обработки получаемой информации. Этот процесс облегчает технику вычислений, но требует от исследователя принципиального знания используемых методов, их достоинств, недостатков и границ их применимости.
Современная математическая статистика разрабатывает способы определения числа необходимых испытаний до начала исследования (планирования эксперимента), в ходе исследования (последовательный анализ). Её можно определить как науку о принятии решений в условии неопределённости.
Данная работа выполнялась на персональном компьютере с ис-пользованием Excel и профессионального пакета программ версии Statistic 9.5.8.
Анализ распределений направлен на выявление закономерности изменения частот в зависимости от значений варьирующего признака и анализ различных характеристик изучаемого распределения. Прежде, чем приступить к вычислению специальных статистических показателей, необходимо из исходной совокупности исключить единицы, не подчиняющиеся общей закономерности распределения, так называемые выбросы. Выбросы – это значения признака, резко отличающиеся как в большую, так и в меньшую сторону, от значений признака основной части единиц совокупности .
Для локализации и устранения выбросов необходимо, прежде всего, ранжировать исходные данные. Затем, в ППП Statistic 9.5.8. строится график Box plot на основании ранжированной совокупности. Единицы совокупности, обозначенные на графике звёздочками (*), являются выбросами, которые необходимо исключить из изучаемой совокупности (данная процедура использовалась только для контроля получаемых результатов).
Вариационным называется ряд распределения, построенный по количественному признаку. Он может быть представлен в виде таблицы и графически. Табличное представление позволяет не только выявить ту или иную закономерность распределения, но и подробно охарактеризовать структуру изучаемой совокупности.
Таблицы вариационных рядов строятся по принципам группировки. Известные проблемы возникают при определении числа групп, поскольку формула Стерджеса , рекомендуемая для этих целей, дает приемлемые ре-зультаты только в условиях больших статистических совокупностей. Про-цесс определения числа выделяемых групп, в значительной степени, носит творческий характер и требует от исследователя применения не только теоретических знаний, но и практического опыта и интуиции.
Формула Стерджеса:
,

где k – число групп; N – объем совокупности.
Использование ППП значительно упрощает задачу табличного пред-ставления вариационного ряда, поскольку позволяет с малыми временными затратами просмотреть несколько таблиц с разным числом групп и размером группировочного интервала. Конечный вариант таблицы должен отвечать следующим требованиям: в таблице не должно быть малонаполненных и нулевых групп; нужно стремиться к получению мономодального распределения (т.е. по обе стороны от максимальной частоты должно наблюдаться закономерное убывание частот). Если не удается избавиться от многовершинности в распределении, это, как правило, означает, что изучаемая статистическая совокупность неоднородна и требует более детального изучения. В этих условиях следует либо работать с выбросами, либо, если единицы совокупности не подчиняются единой закономерности распределения, разбить сово-купность на объективно существующие группы, и анализировать их раздельно.

Ряд распределения – это распределение единиц совокупности по значению того или иного признака. Комплексный анализ ряда распределения включает:
? Табличное и графическое представление ряда распределения;
? Расчёт и анализ показателей центра и структуры распределения;
? Расчёт и анализ показателей вариации;
? Характеристику формы распределения;
? Выбор теоретического распределения, которому соответствует изучаемое эмпирическое [1].
Ряды распределения могут быть:
1) Вариационными;
2) Атрибутивными.
Одна из важнейших целей изучения рядов распределения состоит в том, чтобы выявить закономерность распределения и определить ее характер. Закономерности распределения наиболее отчетливо проявляются только при большом количестве наблюдений (т.н. закон больших чисел).
.............
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Боровиков В.П., STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: для профессионалов / В. П. Боровиков. – 2-е изд. – СПб. : – 2003. – 688 с.
2. Венецкий И.Г., Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе. Справочник / И.Г. Венецкий, В.И. Венецкая. – 2-е изд., перераб. и доп. – М. : Статистика, 1979. – 477 с.
3. Гмурнан В.Э. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие. – М.: Высш. шк., 2003. – 479 с.
4. Гусаров В.М. Статистика: Учеб. пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. – 463 с.
5. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. – 5-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 656 с.
6. Закс Л., Статистическое оценивание: Пер. с нем / Л. Закс. – М.: Статистика, 1976. – 597 с.
7. Н.В. Куприенко Статистика. Методы анализа распределений. Выборочное наблюдение. 3-е изд. : учеб. пособие. / Н.В. Куприенко, О.А. Пономарева, Д.В. Тихонов. – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2009. – 138 с.
8. Лялин В. С., Зверева И. Г. , Никифорова Н. Г. = Статистика. Теория и практика в Excel. М.: Финансы и статистика. Издательский дом «ИНФРА – М», 2010.
9. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении ком-мерческой деятельности: Учебник. / Под ред. А.А. Спирина, О.Э. Башиной. – М.: Финансы и статистика, 1996. – 296 с.
10. Общая теория статистики: учеб. / М.Р. Ефимова, Е.В. Петрова, В.Н. Румянцев. – М.: ИНФРА-М, 2002. – 416 с.
11. Орлов А.И. Прикладная статистика. Учебник. / А.И. Орлов. – М.: Издательство «Экзамен», 2004. – 656 с.
12. Сизова Т.М. Статистика: Учебное пособие. – СПб.: СПб ГУИТМО, 2005. – 80 с.
13. Теория статистики.: учеб. /Под ред. Р.А. Шмойловой. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 560 с.
14. Теория статистики: учеб. / Под ред. проф. Г.Л. Громыко. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: ИНФРА-М, 2006. – 476 с.
15. Экономическая статистика: Учебник. / Под ред. Ю.Н. Иванова. – М.: ИНФРА-М, 2004. – 480 с.



Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.