![]() КАТЕГОРИИ:
АстрономияБиологияГеографияДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Функции распределенияВычисление доверительных интервалов, проверка статистических гипотез (раздел 4.5) и построение модели объекта с помощью факторного эксперимента (раздел 4.3) опирается на знание различных законов распределения вероятности. Более подробная информация о вероятностных законах распределения приведена в Приложении 1, ниже будут приведены способы применения основных законов распределения для построения доверительных интервалов при оценивании основных статистик. Нормальное распределение.В инженерной практике при обработке экспериментальных данных обычно предполагается нормальный закон распределения случайных погрешностей измерений. Нормальный закон всегда проявляется там, где суммарная погрешность измерений есть результат совместного действия множества факторов, каждый из которых дает свой незначительный вклад в погрешность. При этом закон распределения каждого фактора в отдельности не имеет значения. При обработке результатов эксперимента широко используется «правило Следовательно, можно считать, что практически все измеренные значения будут лежать в интервале Следует заметить, что если результат измерения отличается от выборочного среднего на величину, большую При обработке случайных данных, имеющих нормальное распределение, возникает несколько новых видов распределений, а именно: c2 - распределение, распределение Стьюдента и c2-распределение.При увеличении числа степеней свободы Распределение Стьюдента (t-распределение).При увеличении числа степеней свободы Распределение Фишера (F-распределение) или распределение отношения дисперсийшироко используется при решении многих технических задач, в частности для выявления роли факторов, определяющих свойства того или иного объекта, для оценки адекватности статистической модели. Более подробная информация об этих и некоторых других вероятностных распределениях приведена в Приложении 1.
|