6611

Описательная статистика и обработка статистических данных в процессе проектирования авиационных двигателей

Контрольная

Социология, социальная работа и статистика

Описательная статистика Описательная статистика представляется наиболее широко применяемыми методами математической статистики, используемыми для первичной обработки и наглядного представления статистических данных. К рассматриваемым методам относят...

Русский

2013-01-06

505.72 KB

17 чел.

Описательная статистика

Описательная статистика представляется наиболее широко применяемыми методами математической статистики, используемыми для первичной обработки и наглядного представления статистических данных. К рассматриваемым методам относят: числовые характеристики случайных величин (среднее, стандартное отклонение, мода, медиана, дисперсия, эксцесс, асимметрия); построение полигона частот и гистограмм; подбор закона распределения, корреляционный и регрессионный анализ, кластерный анализ и др.

Основная статистическая обработка экспериментальных данных – нахождения среднего значения, стандартного (среднеквадратического) отклонения и др., а также для построения гистограммы может осуществляться с помощью программных инструментальных средств, например пакета «Статистика».

Рис.1. Обработка статистических данных.

Результаты статистической обработки:  число вариант, среднее, минимальное и максимальное значения, стандартное отклонение..

Построение гистограммы

Рис.  Гистограмма характеризует рассеяние случайной величины (производственного параметра).

Подбор закона распределения необходим для прогнозирования параметров процессов.

Например – нормальный закон распределения:

Или закон равной вероятности

Обосновать применимость того или иного закона можно с помощью критериев проверки статистических гипотез

Статистической называют гипотезу о виде неизвестных распределений или о параметрах известных распределений.

Нулевой (основной) называют выдвинутую гипотезу H0.

Конкурирующей (альтернативной) называют гипотезу Н1, которая противоречит нулевой.

или

или

Отвергнута

Принята

Отвергнута

Ошибка первого рода

Принята

Ошибка второго рода

Ложная

Соответствует действительности (правильная)

ИЛИ

Гипотеза H01)

Ошибка первого рода состоит в том, что будет отвергнута правильная гипотеза. Вероятность ошибки первого рода называют уровнем значимости и обозначают через .

Ошибка второго рода состоит в том, что будет принята неправильная гипотеза. Вероятность ошибки второго рода обозначается через .

Статистическим критерием (критерием) называют случайную величину К, которая служит для проверки гипотезы.

Наблюдаемым (эмпирическим) значением Кнабл называют то значение критерия, которое вычислено по выборке.

Критической областью называют совокупность значений критерия, при которых нулевую гипотезу отвергают.

Область принятия гипотезы (область допустимых значений) - совокупность значений критерия, при которых нулевую гипотезу принимают.

двусторонняя

левосторонняя

правосторонняя

Критическая область

Критическая область

0

Ккр

Ккр

К

Ккр

К

К

Ккр

Критическая область

Критическая область

Для отыскания критической области задаются уровнем значимости  и определяют критические точки.

Для правосторонней критической области Р(К>Ккр)=          (Ккр>0);

для левосторонней критической области Р(К<Ккр)=          (Ккр<0);

для двусторонней критической области Р(К>Ккр)=/2          (Ккр>0)

                                                                    Р(К<-Ккр)=/2.

Критерий согласия 2 (хи-квадрат)

Критерий согласия 2 (критерий Пирсона) разработан лучше других критериев и чаще используется. Он основан на сравнении эмпирических частот интервалов группировки с теоретическими (ожидаемыми).

Условия применения: объем выборки n40, выборочные данные сгруппированы в интервальный вариационный ряд с числом интервалов не менее 7, ожидаемые (теоретические) частоты интервалов не должны быть меньше 5.

Выдвигаемая гипотеза Н0: f(x)=f '(x) - плотность распределения f(x) генеральной совокупности, из которой взята выборка, соответствует теоретической модели f '(x) (нормального распределения, равномерного распределения ...).

Альтернатива Н1: f(x)f '(x).

Уровень значимости .

Порядок применения:

1.Формулируется гипотеза, выбирается уровень значимости .

2.Получается выборка объема n40 независимых наблюдений и представляется эмпирическое распределение в виде интервального вариационного ряда.

3.Рассчитываются выборочные характеристики и S.

  - среднее выборочное (аналог математического ожидания)

          ,                                                                            (1)

где n - объем выборки, xi - варианты выборки.

Если данные сгруппированы, то среднее выборочное

        ,                                                                           (2)

где k - число интервалов группировки, ni - частоты интервалов, xi - срединные значения интервалов.

S - стандартное отклонение (среднее квадратическое отклонение).

,                                             (3)

                                                        (4)

Если данные сгруппированы

                                                        (5)

и S используют в качестве генеральных параметров  (математического ожидания) и  (среднего квадратического отклонения).

4.Вычисляются значения теоретических частот попадания в i-й интервал группировки.

В случае проверки гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности по выборке:

,                                         (6)

где Ф0(u) - функция Лапласа, xвi и  xнi - верхняя и нижняя границы i-го интервала группировки.

Если окажется, что вычисленные ожидаемые частоты некоторых интервалов группировки меньше 5, то соседние интервалы объединяются так, чтобы сумма их ожидаемых частот была бы не меньше 5. Соответственно складываются и эмпирические частоты объединяемых интервалов.

5.Значение 2 - критерия рассчитываются по формуле

,                                                                (7)

где ni - эмпирические частоты, - ожидаемые (теоретические) частоты, k - число интервалов после группировки.

6.Из табл.1 находится критическое значение критерия Пирсона для уровня значимости  и числа степеней свободы =k-3.

7.Если - гипотезу о (нормальном, равномерном...) распределении генеральной совокупности Н0 отвергают. В противном случае нет оснований отвергать Н0.

Критерий  (ламбда) Колмогорова-Смирнова.

Гипотеза Н0 формулируется по отношению к функциям распределения F(x) и F'(x).

F(x) функция распределения генеральной совокупности, из которой получена выборка.

F'(x) - функция непрерывного теоретического (нормального) распределения.

Условия применения: объем выборки n35, эмпирическое распределение представлено в виде интервального вариационного ряда.

Гипотеза Н0: F(x)=F'(x).

Альтернатива Н1: F(x)F'(x).

Уровень значимости .

Порядок применения.

1.Формулируется гипотеза H0, выбирается уровень значимости .

2.Получается выборка объема n35 независимых наблюдений. Она группируется в интервальный вариационный ряд.

3.Рассчитываются выборочные характеристики и S (по формулам1-5).

4.Рассчитываются значения эмпирических накопленных частот nxi и теоретических накопленных частот n'xi.

,                                                   (8)

где n - объем выборки, Ф0(u) - функция Лапласа, xi - срединные значения интервалов группировки.

5.Вычисляется значение критерия :

  ,                                                                                   (9)

где - максимальное значение модуля разности между эмпирическими и теоретическими накопленными частотами.

6.Определяется критическое значение - критерия Колмогорова-Смирнова при уровне значимости . Для стандартных уровней значимости критические значения равны:

   0.05=0.895,   0.01=1.035. Они соответствуют рассматриваемому варианту применения критерия Колмогорова-Смирнова, когда для вычисления теоретических накопленных частот используются выборочные характеристики и S В качестве параметров  и  нормального распределения.

7.Вывод: если  - Н0 отвергают, иначе нет оснований отвергнуть гипотезу Н0.

Оба рассмотренных критерия (Пирсона и Колмогорова-Смирнова) применимы в одних и тех же условиях (объем выборки более 40). Сравнение мощностей этих критериев для общего случая затруднительно, но из опыта известно, что критерий  чаще обнаруживает отклонения от нормального распределения при оценки параметров по выборке.

Критерий W Шапиро-Уилки.

(применим при объеме выборки n10)

Порядок применения:

1.Формулируем гипотезу Н0 о соответствии распределения генеральной совокупности, из которой получены данные, нормальному распределению. Назначается уровень значимости  (=0.05).

2.Получить выборку n10  независимых измерений.

3.Рассчитать значение выборочной дисперсии S2.

4.Ранжировать выборку, то есть расположить выборочные значения в возрастающем порядке.

5.Образовать разности k для чего из максимального значения xn вычесть наименьшее x1, затем из xn-1 вычитаем x2 и т.д. Если n четное, то число разностей k=n/2, если n нечетное, то , при этом центральная варианта выборки в образовании разностей не участвует.

6.По табл.2. находим значение коэффициентов ank критерия W Шапиро-Уилки, соответствующие объему выборки и номерам разностей.

7.Находим произведения ankk.

8.Вычисляем величину

                                                            (10)

9.Рассчитать значения критерия  W Шапиро-Уилки.

 

                                                             (11)

10.Из табл.3. находим критическое значение критерия Шапиро - Уилки для уровня значимости : (W0.05=0.842).

12.Если W>W можно говорить о соответствии эмпирических данных нормальному распределению.

В отличие от других критериев, Н0 принимается если W>W.


Контрольные вопросы

  1.  Как понимаете понятие «Ошибка первого рода»?
  2.  Как понимаете понятие «Ошибка второго рода»?
  3.  Назовите основные методы статистической обработки данных, используемых на производстве.
  4.  Для каких производственных параметров применима гистограмма?
  5.  Какой смысл вкладывается в закон шесть сигма?
  6.  Что характеризуют приемочные границы?
  7.  Назовите основные законы распределения случайных величин, встречающиеся на производстве.
  8.  Что характеризует среднее значение?
  9.  Что характеризует стандартное отклонение?
  10.  Что понимается под «Полем рассеяния»?


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

22659. Інтерференція поляризованих променів при проходженні через кристали 89 KB
  Світло поширюється вздовж вісі OZ. Ніколь N1 забезпечує лінійно поляризоване світло в площині XOY. На пластинку падає лінійно поляризоване світлоко де розпадається на звичайний і незвичайний промені.векторів звичайної і незвичайної хвиль на вході в пластинку у вигляді: де різниця фаз між звичайним і не звичайним променями Склавши два останні рівняння отримаємо Розглянемо два випадки: 1 еліптично поляризоване світло.
22660. Явища обертання площини поляризації падаючого світла в речовинах 359 KB
  Явища обертання площини поляризації падаючого світла в речовинах Відомо що світло це поперечна хвиля тобто вона розповсюджується у напрямку  до площини що утворюють вектори E та H. Частковим випадком еліптичної поляризації є колова поляризація. Деякі речовини при проходженні через них світла можуть змінювати площину поляризації. Це пояснюється поворотом площини поляризації що здійснюється оптично активним зразком схема: Джерело поляризатор зразок аналізатор Розглянемо явище у різних середовищах: 1 Усі одновісні оптично активні...
22661. Основні закони випромінювання. Ф-ла Планка 381 KB
  Основні закони випромінювання. Закон СтефанаБольцмана для ачт : M=σT4 де М енергетична густина випромінення σконстанта Стеф. Закон зміщення Віна: Tλmax=b де bconst яка не залежить від темпер. Класичній підхід: ймовірність що енергія моди лежить в проміжку тоді отримуємо формулу РелеяДжинса: ; Планк: тоді: формула Планка З формули Планка можна отримати закон зміщення Віна і М Т4 при Закон Кіргофа: спектральна випромінююча здатність поглинаюча здатність Це відношення не залежить від природи...
22662. Квантування енергії лінійного гармонічного осцилятора 75 KB
  Модель гармонічного осцилятора : частинка коливається навколо положення рівноваги тоді ми можемо розкласти наш потенціал в ряд поблизу положення рівноваги x0=0. Тоді гамільтоніан для такої системи буде Щоб перейти від класичної системи до квантової необхідно від фізичних величин перейти до операторів тоді . Щоб його розвязати необхідно перейти до безрозмірних змінних тоді Розглянемо асимтотики цього рівняння: отримуєм при . Тоді підставляючи цей вираз у рівняння для U і роблячи деякі перетворення можна отримати вираз для...
22663. Явище радіоактивності. Види радіактивного розпаду 27.5 KB
  Види радіактивного розпаду. Ядра що підлягають такому розпаду наз. В процессі розпаду у ядра може змінюватись як атомний номер Z так і масове число A. Фізичною характеристикою розпаду є середній час життя ядер.
22664. γ – випромінювання та ефект Месбауера 46 KB
  γ випромінювання та ефект Месбауера Явище γ випромінювання ядер полягає в тому що ядро випромінює γ квант без зміни А кількість нуклонів та Z кількість протонів. Гама випромінювання виникає за рахунок енергії збудження ядра. Спектр γ випромінювання завжди дискретний через дискретність ядерних рівнів. Особливо інтенсивне γ випромінювання зявляється коли β розпад у високій степені заборонений в основний стан кінцевого ядра і дозволений в один із збуджених станів.
22665. Класифікація ядерних реакцій. Реакція термоядерного синтезу 69 KB
  Ядерна реакція типу: де а А частинки до реакції;b В частинки після реакції;Q енергія що виділилась після реакції екзотермічна реакція вид енерг ендотермічна реакція погл енерг пружне розсіяння . Реакції описуються за даними диференціального перерізу розсіяння в елемент тілесного кута : і інтегрального перерізу : . Можна виділити пружні і непружні реакції Складне compound ядро коли реакція йде у дві стадії: спочатку утворюється складне ядро С воно повинно жити досить довго по ядерним масштабам і яке потім...
22666. Ланцюгова реакція поділу ядер. Принцип роботи ядерних реакторів 161 KB
  Ланцюгова реакція ділення відбувається в середовищі в якій відбувається розмноження нейтронів також відбувається сповільнення дифузія поглинання таке середовище має назву активна зона. Важливою фізичною величиною характеризуючою інтенсивність розмноження нейтронів являється коефіцієнт К розмноження нейтронів в середовищі. Кчисло утворившихся в одному акті поділу нейтронів що потім беруть участь в наступних реакціях поділу ядер. Він залежить від процесу уповільнення нейтронів та процесу дифузії які визначають пройденний шлях...
22667. Загальні принципи систематики субядерних частинок і їх взаємодії 28 KB
  В природі існує чотири фундаментальні взаємодії: сильна електромагнітна слабка та гравітаційна найслабша. Кожна взаємодія має свій квант який є переносчиком взаємодії. На даний момент відкритим лишається питання про квант передачі гравітаційної взаємодії так звану гіпотетичну частинку гравітон.