Решение. Использование электронных таблиц Excel для построения выборочных функций распределения[1]

Связь между эмпирической функцией распределения и функцией распределения (теоретической функцией распределения) такая же, как связь между частотой со­бытия и его вероятностью.

Для построения выборочной функции распределения весь диапазон изменения случайной величины X (выборки) разбивают на ряд интервалов (карманов) одинаковой ширины. Число интервалов обычно выбирают не менее 3 и не более 15. Затем определяют число значений случайной величины X, попавших в каждый интервал (абсолютная частота, частота интервалов).

Частота интервалов – число, показывающее сколько раз значения, относящиеся к каждому интервалу группировки, встречаются в выборке. Поделив эти чис­ла на общее количество наблюдений (n), находят относительную частоту (частость)попадания случайной величины X в заданные интервалы.

Накопленная частота интервалов –это число, полученное последовательным суммированием частот в направлении от первого интервала к последнему, до того интервала включительно, для которого определяется накопленная частота.

В Excel для построения выборочных функций распределения используются спе­циальная функция ЧАСТОТА и процедура Гистограмма из пакета анализа.

Функция ЧАСТОТА (массив_данных, двоичный_массив) вычисляет частоты появления случайной величины в интер­валах значений и выводит их как массив цифр, где

• массив_данных — это массив или ссылка на множество данных, для которых
вычисляются частоты;

• двоичный_массив — это массив интервалов, по ко­торым группируются значения выборки.

Процедура Гистограмма из Пакета анализа выводит результаты выборочного распределения в виде таблицы и графика. Параметры диалогового окна Гистограмма:

• Входной диапазон — диапазон исследуемых данных (выборка);

• Интервал карманов — диа­пазон ячеек или набор граничных значений, определяющих выбранные интервалы (карманы). Эти значения должны быть введены в воз­растающем порядке. Если диапазон карманов не был введен, то набор интерва­лов, равномерно распределенных между минимальным и максимальным зна­чениями данных, будет создан автоматически.

• выходной диапазон предназначен для ввода ссылки на левую верхнюю ячейку выходного диапазона.

• переключатель Интегральный процент позволяет установить режим включения в гистограмму гра­фика интегральных процентов.

• переключатель Вывод графика позволяет установить режим автоматическо­го создания встроенной диаграммы на листе, содержащем выходной диапа­зон.

Пример 1. Построить эмпирическое распределение веса студентов в килограм­мах для следующей выборки: 64, 57, 63, 62, 58, 61, 63, 70, 60, 61, 65, 62, 62, 40, 64, 61, 59, 59, 63, 61.

1. В ячейку А1 введите слово Наблюдения, а в диапазон А2:А21 — значения веса
студентов (см. рис. 1).

2. В ячейку В1 введите названия интервалов Вес, кг. В диапазон В2:В8 введите граничные значения ин­тервалов (40, 45, 50, 55, 60, 65, 70).

3. Введите заголовки создаваемой таблицы: в ячейки С1 — Абсолютные час­тоты, в ячейки D1 — Относительные частоты, в ячейки E1 — Накоплен­ные частоты.(см. рис. 1).

5. В ячейке C9 найдите общее количество наблюдений. Активизируйте ячейку С9, на панели инструментов Стандартная нажмите кнопку Ав­тосумма. Убедитесь, что диапазон суммирования указан правильно и нажмите клавишу Enter.

7. Заполните столбец накопленных частот. В ячейку D2 скопируйте значение от­носительной частоты из ячейки E2. В ячейку D3 введите формулу: =E2+D3. Нажмите клавишу Enter. Протягиванием (за правый нижний угол при нажатой левой кнопке мыши) скопируйте введенную формулу в диапазон D3:D8. Получим массив накопленных частот.

Рис. 1. Результат вычислений из примера 1

8. Постройте диаграмму относительных и накопленных частот. Щелчком ука­зателя мыши по кнопке на панели инструментов вызовите Мастер диаграмм. В появившемся диалоговом окне выберите закладку Нестандартные и тип диаг­раммы График/гистограмма. После редактирования диаграмма будет иметь такой вид, как на рис. 2.

Рис. 2 Диаграмма относительных и накопленных частот из примера 1

studopedia.org — Студопедия.Орг — 2014-2022 год. Студопедия не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования (0.011 с) .

Вир-норма в этом выражении называется статистика Колмогорова-Смирнова для проверки благость степени согласия между эмпирическим распределением и предполагаемой истинной интегральную функцию распределения F . Здесь вместо sup-norm можно разумно использовать другие функции norm. Например, L 2 -норма приводит к статистике Крамера – фон Мизеса . F ^ n ( t ) >_(t)>

Дискретный вариационный ряд. Эмпирическая функция распределения — МегаЛекции

Из ряда чисел видно, что все 60 значений случайной величины разбиты на семь групп, в пределах каждой из которых все значения случайной величины одинаковы. Таким образом, имеется семь различных значений случайной величины: 0; 1; 2; 3; 4; 5; 7. Каждое такое значение обычно называют вариантом.