Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника



Задание 1. студентка 1 курса, группы Диз-Дб-1 Сабанина Анастасия.




Читайте также:
  1. В ЧЕМ ЗАКЛЮЧАЕТСЯ ПРОИЗВОДСТВЕННОЕ ЗАДАНИЕ
  2. Дать задание самостоятельно развести характеристики житейской психологии и научной.
  3. Дать задание – распределить этапы развития психологии как науки по очередности их следования друг за другом.
  4. Договор на оценку и задание на оценку. Понятие объекта оценки.
  5. Домашнее задание.
  6. Домашнее задание.
  7. Задание
  8. Задание
  9. Задание
  10. Задание

 

Преподаватель: Шайкин А.Н.

Работу выполнила:

студентка 1 курса, группы Диз-Дб-1
Сабанина Анастасия.

 

Москва 2014.

Часть I. Рост.

Таблица 1.1    
Имя Рост Вес  
Анна  
Дарья  
Олеся  
Людмила  
Софья  
Христина  
Зинаида  
Полина  
Мария  
Эльза  
Маргарита  
Татьяна  
Барбара  
Прасковья  
Зоя  
Евдокия  
Юлия  
Нина  
Ульяна  
Ирина  
Роза  
Надежда  
Инна  
Виктория  
Раиса  
Наталья  
Яна  
Елизавета  
Фаина  
Клавдия n1=26
Нонна n2=30
Светлана n3=35
Жанна n4=5
Лариса n5=12
Галина n6=20
Ольга  

 

 

Таблица 1.2
Имя Рост
Анна
Дарья
Олеся
Людмила
Христина
Зинаида
Полина
Мария
Эльза
Маргарита
Барбара
Прасковья
Зоя
Евдокия
Юлия
Нина
Ульяна
Роза
Надежда
Инна
Виктория
Раиса
Яна
Елизавета
Фаина
Нонна
Светлана
Жанна
Лариса
Ольга

 



 

 

M(uᵢ)= = - = - 0,1333

 

= M(xᵢ) = M(uᵢ)·5+175=
=(-0.1333)·5+175=174.3335

 

Dв(uᵢ)= – M(uᵢ)²=
(-0.1333)²=2,1823

 

Dв(X)=Dв(uᵢ)·5²=2,1823·25=54,5575

 

Sx²= Dв(X)· =54,5575· =56,4387

 

Sx= =7,5125

 

 

 

 

 

 

 

Расчёт интервальных оценок

1) Математическое ожидание

- <M(x)< + ; tу=2.045, n=30

174.3335- <M(x)< 174.3335+

174.3335- 2,804911<M(x)< 174.3335+2,804911

171,5286<M(x)< 177,1384

2) Дисперсия

Sx(1- q) < Sx <Sx(1+q); q=0.28

7,5125 (1-0.28) < S(x) <7,5125 (1+0.28)

5,409< S(x) < 9,616

 

Проверка гипотезы о нормальном распределении

Таблица 1.4

, где h=5 – длина интервала, а n=30 – количество девушек

ϕ(uᵢ) определяем по таблице значений функции

=1,5600

α=1-γ= 1 - 0,95 = 0,05

k-число степеней свободы: k=S-3=7-3=4

=

=

=9.5

1,5600< 9,5 => <

Вывод: Так как < ,с уверенностью 95% нет основания отвергнуть гипотезу о нормальном распределении.



 

 

Часть II. Вес.

Таблица 2.1
Имя Вес
Анна
Барбара
Елизавета
Евдокия
Виктория
Лариса
Людмила
Жанна
Полина
Мария
Прасковья
Зинаида
Маргарита
Зоя
Дарья
Нина
Ульяна
Роза
Надежда
Раиса
Нонна
Инна
Юлия
Фаина
Светлана
Ольга
Олеся
Христина
Эльза
Яна

Таблица 2.2

Интервал yᵢ nᵢ nᵢ/n yᵢ-70 vᵢ=(yᵢ-70)/5 vᵢ · nᵢ vᵢ² vᵢ² · nᵢ
47,5-52,5 1/30 -20 -4 -4
52,5-57,5 4/30 -15 -3 -12
57,5-62,5 3/30 -10 -2 -4
62,5-67,5 7/30 -5 -1 -7
67,5-72,5 7/30
72,5-77,5 5/30
77,5-82,5 1/30
82,5-87,5 1/30
87,5-92,5 1/30
          -13  

 

 

n=30, средний интервал=70


M(vᵢ)= = - = - 0.4333


= M(yᵢ) = M(vᵢ)·5+70=
=(-0.4333)·5+70= 67,8333

 

Dв(vᵢ)= – M(vᵢ)²=
(-0.4333)²=3,3122


Dв(Y)=Dв(vᵢ)·5²=3,3122·25=82,8062


Sy²= Dв(Y)· =82,8062· =85,6615

Sy= =9,2553

 

Расчёт интервальных оценок

1) Математическое ожидание

- <M(x)< + ; tу=2.045, n=30

67,8333- <M(x)< 67,8333+

67,3333- 3,45561391<M(x)< 67,3333+3,45561391

63,8776<M(x)< 70,7889

2) Дисперсия

Sy(1- q) < Sy <Sy(1+q); q=0.28

9,2553(1-0.28) < S(x) <9,2553(1+0.28)

6,6638< Sy < 11,8467

 

 

Проверка гипотезы о нормальном распределении

Таблица 2.3

, где h=5 – длина интервала, а n=30 – количество девушек

ϕ(vᵢ) определяем по таблице значений функции

=4.5685

α=1-γ= 1 - 0,95 = 0,05

k-число степеней свободы: k=S-3=9-3=6

=

=

=12,6

4.5685< 12,6=> <

Вывод: Так как < ,с уверенностью 95% нет основания отвергнуть гипотезу о нормальном распределении.

 

 

Часть III. Корреляционная таблица.

Таблица 3.1

 
           
           
       
       
   
       
         
           
           
 

 

M(x,y)= (1•50•160+3•55•170+1•60•165+1•60•170+2•60•175+2•65•170+2•65•175+2•65•180+1•70•165+1•70•170+2•70•175+3•70•180+1•70•185+1•75•175+2•75•180+1•75•190+1•80•175+1•80•185+1•85•185+1•90•190)= (8000+28050+9900+10200+21000+22100+22750+19800+11550+11900+24500+37800+12950+13125+27000+14250+14000+14800+15725+17100)= =11883,3333

cov(x,y)= M(x,y) – M(x)·M(y)= 11883,3333-174.3335·67,8333=11883,3333-11825,6166=57,7167

Найдем выборочный коэффициент корреляции:

Определим уровень значимости коэффициента корреляции:

Tнаблюдаемое =

Ткритическое=

Ткритическое=

> => Тнаблюдаемое> Ткритическое

Вывод: Так как Тнаблюдаемое> Ткритическое, со степенью уверенности 95%, нет основания отвергнуть гипотезу о значимости выборочного коэффициента корреляции.

 

 

Часть IV. Уравнения регрессии.

1) Выборочное уравнение линейной регрессии Y на X:

−146,9267

Построим график:

146,9267=197,104−146,9257=50,1783

146,9267=234,061146,9267=87,1343

 

 

 

 

2) Выборочное уравнение линейной регрессии X на Y:

Построим график:

 

 

 

 

Часть V. Ранговая корреляция.

Таблица 5.1

 

 

 

1) Ранговая корреляция Спирмана:

tкритическое=

tкритическое=

Tкритическое=tкритическое·

 

> => > Tкритическое

 

Вывод: Так как > Tкритическое , с уверенностью 95% нет основания отвергнуть гипотезу о значимости выборочного коэффициента ранговой корреляции Спирмана.

 

2) Ранговая корреляция Кендалла:

Tкритическое=0,2525

> => > Tкритическое

Вывод: Так как > Tкритическое, с уверенностью 95% нет основания отвергнуть гипотезу о значимости выборочного коэффициента ранговой корреляции Кендалла.

 

 

 

 

=

Задание 1


Дата добавления: 2015-01-05; просмотров: 16; Нарушение авторских прав





lektsii.com - Лекции.Ком - 2014-2020 год. (0.019 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав
Главная страница Случайная страница Контакты