50545

Изучение нормального закона распределения случайных величин (закон Гаусса) на основе опытных данных

Лабораторная работа

Физика

Составить интервальную таблицу частот статистический интервальный ряд распределения: а Разбить весь диапазон случайных величин на k интервалов: 107; 108 108; 109 и т. Строки 13 Таблицы 2 называют статистическим интервальным рядом распределения. Интервальный ряд распределения изобразить графически в виде гистограммы.

Русский

2014-01-25

95.5 KB

7 чел.

4

ЛАБОРАТОРНАЯ   РАБОТА  № 1

ТЕМА: Изучение нормального закона распределения случайных величин (закон Гаусса) на основе опытных данных

ЦЕЛЬ: Изучить статистические закономерности распределения случайных отклонений величины сопротивления резисторов от их номинала

1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ

Требуется изучить совокупность однородных объектов относительно некоторого качественного или количественного признака, характеризующего эти объекты.

Например, если имеется партия резисторов, то качественным признаком может служить стандартность резистора, а количественным - контролируемое сопротивление резистора.

Изучение случайной величины связано с выполнением ряда независимых опытов (измерений), в которых она принимает определённые значения. Полученные опытные значения случайной величины представляют простой статистический ряд.

Генеральной совокупностью называют совокупность, включающая в себя все члены или объекты данной статистической совокупности, которые могут быть отнесены к этой совокупности.

Выборочной совокупностью или просто выборкой называют совокупность случайно отобранных из генеральной совокупности объектов.

Объемом совокупности называют число объектов этой совокупности. Например, если из 1000 резисторов отобрали для обследования 100, то объем генеральной совокупности N = 1000, а объем выборки n = 100.

Пусть для изучения количественного признака R (сопротивления резисторов) из генеральной совокупности извлекается выборка  R1, R2, R3, …, Ri ,… объемом, равным n. Наблюдавшиеся значения Ri признака R называют вариантами, а последовательность вариант,  записанную в возрастающем порядке, вариационным рядом.

Число mi наблюдений некоторого признака R = Ri называют частотами, а их отношение к объему выборки n - относительными частотами: .

Статистическим распределением выборки называют перечень вариант и соответствующих им частот или относительных частот.

В случае большого количества вариант и непрерывности признака статистическое распределение можно задать также в виде последовательности интервалов и соответствующих им частот. Для этого весь диапазон значений случайных величин разбивают на k интервалов. Число интервалов определяют по формуле СТЕРДЖЕССА.

k = 1 + 3,333 lg n,

где n – объем выборки.

Ширину интервала находят по формуле: .

2. ПОРЯДОК ВЫПОЛНЕНИЯ РАБОТЫ

И ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЯ

Измерены сопротивления 100 резисторов одинакового номинала. Данные занесены в Таблицу 1 в порядке возрастания сопротивления.

Таблица 1.

R, Ом

R, Ом

R, Ом

R, Ом

R, Ом

1

107,5

21

109,1

41

110,0

61

110,8

81

111,5

2

107,7

22

109,2

42

110,0

62

110,8

82

111,5

3

108,0

23

109,3

43

110,1

63

110,8

83

111,6

4

108,1

24

109,3

44

110,1

64

110,8

84

111,8

5

108,2

25

109,4

45

110,1

65

110,8

85

111,9

6

108,2

26

109,4

46

110,2

66

110,9

86

111,9

7

108,3

27

109,4

47

110,2

67

111,0

87

111,9

8

108,4

28

109,6

48

110,2

68

111,0

88

112,0

9

108,5

29

109,6

49

110,2

69

111,0

89

112,1

10

108,5

30

109,6

50

110,2

70

111,1

90

112,1

11

108,7

31

109,6

51

110,3

71

111,2

91

112,1

12

108,8

32

109,6

52

110,3

72

111,2

92

112,2

13

109,0

33

109,7

53

110,3

73

111,2

93

112,3

14

109,0

34

109,7

54

110,3

74

111,3

94

112,4

15

109,0

35

109,8

55

110,4

75

111,3

95

112,5

16

109,0

36

109,8

56

110,4

76

111,3

96

112,5

17

109,0

37

109,9

57

110,5

77

111,4

97

112,9

18

109,0

38

110,0

58

110,5

78

111,4

98

112,9

19

109,0

39

110,0

59

110,5

79

111,5

99

113,3

20

109,1

40

110,0

60

110,6

80

111,5

100

113,5

1. Составить интервальную таблицу частот (статистический интервальный ряд распределения):

а) Разбить весь диапазон случайных величин на k интервалов:

[107; 108),         

[108; 109) и т.д.

Для удобства последующей обработки полученное значение k можно округлить до целых.

б) Подсчитать число случайных величин вошедших в каждый интервал (определить частоту событий mi).

в) Найти относительную частоту событий: .

г) Данные занести в Таблицу 2 (строки 1-3). Строки 1-3 Таблицы 2 называют статистическим интервальным рядом распределения.

2. Интервальный ряд распределения изобразить графически в виде гистограммы.

Для  построения гистограммы в прямоугольной системе координат на каждом интервале следует построить прямоугольник, площадь которого равна  – относительной частоте данного интервала. Для этого основание прямоугольника, в выбранном масштабе, должно быть равно длине интервала, а его высота (hi) – относительной  частоте, деленной на длину интервала.

 - плотность относительной частоты

Значения hi занести в Таблицу 2 (строка 4).

Таблица 2.

1

[R0; R1)

[R1; R2)

[Rk-1; Rk]

2

mi

3

4

5

6

Zi

7

(Zi)

8

По данным строк 1 и 4 в выбранном масштабе построить гистограмму (см. рис. 1).

 

    

            107  108  109    110     111    112   113   114                                      R, Ом

Рис. 1

Всю совокупность  полученных полосок  ограничим сверху  ломаной  ступенчатой линией. Эта линия и называется гистограммой и характеризует распределение результатов данной серии наблюдений. Площадь всех прямоугольников будет равна единице, т.е. .

3. Для определения закона распределения случайной величины предположим, что случайная величина R подчиняется нормальному закону, т.е. её плотность распределения её вероятности задается формулой:

Один из методов определения неизвестных параметров состоит в том, что их выбирают таким образом, чтобы математическое ожидание было равно выборочному среднему значению, а среднее квадратичное выборочному среднему квадратичному, т.е.  = ;  = в.

Тогда функция распределения примет вид:

4. Определить  для каждого интервала и внести значения в строку 5 Таблицы 2. Значения  можно получить как середины рассматриваемых промежутков, тем самым формально заменяя интервальный ряд дискретным.

5. По следующей формуле определить  для всей выборки, т. е. искомое :

6. Определить выборочное среднее квадратическое отклонение:

7. Для определения частных значений функции распределения  следует предварительно вычислить значение Zi по формуле:

и занести в строку 6 Таблицы 2.

С учетом известных Zi функция распределения примет вид:

8. Выделим функцию , тогда .

Значения функции  определить из таблицы Приложения 1 (Лобоцкая Н. Л. Высшая математика, 1987 – стр. 295) и поместить в соответствующую строку Таблицы 2.

9. Определить значение функции

и заполнить последнюю строку таблицы.

10. По данным строк 5 и 8 Таблицы 2 в координатных осях рисунка 1 построить точки с координатами (; ) и соединить их плавной кривой.

11. Сравнить площади под гистограммой и кривой распределения, сделать заключения о характере распределения исследуемой случайной величины.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

18988. Распределение Максвелла 326.5 KB
  Лекция I 1. Распределение Максвелла. Статистическая физика изучает свойства макроскопических тел т.е. систем состоящих из огромного числа частиц. Например для аудитории с размерами учитывая что каждый моль воздуха занимает объем 224 л и содержит число Авогадро мол
18989. Квантовомеханическое описание 288 KB
  Лекция II 1. Квантовомеханическое описание. Казалось бы каноническое распределение Гиббса I.4.5 невозможно согласовать с требованиями квантовой механики так как обобщенные координаты и импульсы в соответствии с принципом неопределенности Гейзенберга не коммутирую
18990. Микроканоническое распределение 283 KB
  Лекция III 1. Микроканоническое распределение. Рассмотрим замкнутую макроскопическую систему занимающую объем и содержащую частиц. Как это следует из рис. III.1 любая макроскопическая система является замкнутой поскольку ее энергия практически не флуктуирует т.е. о
18991. Расчет с помощью программы “Fullprof” магнитной структуры магнетика. Магнитная структура DyB4 572.5 KB
  Давайте проведем расчет нейтронограммы соединения AB, для которого мы вручную рассчитывали нейтронограммы ядерного и магнитного рассеяния”. Как мы уже знаем, нейтронограмма должна содержать, по крайней мере, две фазы – ядерную и магнитную
18992. Работа и тепло 268.5 KB
  Лекция V 1. Работа и тепло. Обсудим физический смысл основного термодинамического тождества V.1.1 Поскольку давление – это средняя сила отнесенная к единице площади а изменение объема то второе с...
18993. Температурная зависимость плотности энергии равновесного (черного) излучения 246 KB
  Лекция VI 1. Температурная зависимость плотности энергии равновесного черного излучения. Если для какойлибо системы удается найти связь между давлением объемом и энергией т.е. аналог уравнения состояния то можно вычислить все ее термодинамические величины. Для излу...
18994. О черных дырах 228 KB
  Лекция VII 1. О черных дырах. Научное представление о черных дырах возникло к концу 18 века. В 1799 г. Лаплас на основании ньютоновской теории тяготения и предположения о конечной скорости света показал что достаточно компактное массивное тело будет невидимым для внешнего ...
18995. Большое каноническое распределение Гиббса 309 KB
  Лекция VIII 1. Большое каноническое распределение Гиббса. Рассмотрим малую часть микроканонического ансамбля см. III.1.1 которая может обмениваться с термостатом не только энергией тепловой контакт но и частицами. Энергия этой квазизамкнутой подсистемы зависит от объ...
18996. Идеальные газы 249.5 KB
  Лекция IX 1. Идеальные газы. Большую статистическую сумму удается рассчитать для идеальных газов. Это системы в которых можно пренебречь взаимодействием частиц. Такое пренебрежение возможно когда взаимодействие мало черное излучение асимптотическая свобода или газ...