- •Математические методы принятия решений.
- •Образец таблицы
- •Решение транспортных задач средствами Excel.
- •Методические указания к решению:
- •Задачи для самостоятельного решения
- •Задание 36. (Задача о расписании полетов)
- •Методические указания к решению:
- •1. Вычислить по расписанию перелетов время простоя в каждом случае и записать результат в таблице:
- •Образец таблицы
- •Задание 39. Прогнозирование роста числа правонарушений.
- •Методические указания к решению.
- •Образец таблицы
- •Задание 40. Проверка согласованности теоретического и статистического законов распределения.
- •Методические указания к решению.
- •Образец таблицы
- •Литература
Методические указания к решению.
Нормальный закон зависит от двух параметров . Подберем эти параметры так, чтобы сохранить первые два момента (математическое ожидание и дисперсию статистического распределения).
Вычислим сначала относительные частоты боковой ошибки по формуле .
Вычислим приближенно статистическое среднее ошибки наводки, причем за представителя каждого разряда примем его середину.
Для определения дисперсии вычислим сначала второй начальный момент по формуле .
Вычислим приближенно дисперсию по формуле и среднеквадратичное отклонение по формуле .
Результаты расчетов сведем в таблицу.
Число опытов |
500 |
|
|
|
|
|
|
|
Начало разряда |
-4 |
-3 |
-2 |
-1 |
0 |
1 |
2 |
3 |
Конец разряда |
-3 |
-2 |
-1 |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
|
6 |
25 |
72 |
133 |
120 |
88 |
46 |
10 |
|
0,012 |
0,050 |
0,144 |
0,266 |
0,240 |
0,176 |
0,092 |
0,020 |
|
-3,500 |
-2,500 |
-1,500 |
-0,500 |
0,500 |
1,500 |
2,500 |
3,500 |
|
-0,042 |
-0,125 |
-0,216 |
-0,133 |
0,120 |
0,264 |
0,230 |
0,070 |
|
12,250 |
6,250 |
2,250 |
0,250 |
0,250 |
2,250 |
6,250 |
12,250 |
|
0,147 |
0,313 |
0,324 |
0,067 |
0,060 |
0,396 |
0,575 |
0,245 |
|
0,168 |
|
|
|
|
|
|
|
|
2,126 |
|
|
|
|
|
|
|
|
2,098 |
|
|
|
|
|
|
|
|
1,448 |
|
|
|
|
|
|
|
Выберем параметры нормального закона так, чтобы выполнялись условия
.
Таким образом .
Построим теперь сравнительные диаграммы функций распределения и . Для этого вычислим значения законов теоретических и экспериментальных распределений в границах разрядов и построим таблицу:
|
-4 |
-3 |
-2 |
-1 |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
f*(x) |
0,012 |
0,050 |
0,144 |
0,266 |
0,240 |
0,176 |
0,092 |
0,020 |
0,000 |
F*(x) |
0,012 |
0,062 |
0,206 |
0,472 |
0,712 |
0,888 |
0,980 |
1,000 |
1,000 |
f(x) |
0,004 |
0,025 |
0,090 |
0,199 |
0,274 |
0,234 |
0,124 |
0,041 |
0,008 |
F(x) |
0,002 |
0,014 |
0,067 |
0,210 |
0,454 |
0,717 |
0,897 |
0,975 |
0,996 |
Для вычисления значений функции следует использовать встроенную функцию Excel НОРМРАСП(x;0,168;1,448;ИСТИНА), а для вычисления значений функции – НОРМРАСП(x;0,168;1,448;ЛОЖЬ).
В качестве значений функции следует выбирать частоты , так как все длины разрядов равны единице. Значения функции вычисляются по формуле .
Диаграммы с графиками этих функций должна иметь вид:
Проверим теперь правдоподобие гипотезы о виде закона распределения по критерию согласия Пирсона. Заданное статистическое распределение аппроксимировано теоретической кривой.
Между нею и статистическим распределением всегда есть определенные расхождения. Эти расхождения являются следствием либо ограниченного числа наблюдений, либо неудачным выбором вида теоретической кривой.
Для оценки согласованности теоретического и статистического распределений вводят некоторую положительную величину , характеризующую степень расхождения теории и эксперимента.
Предполагается, что закон распределения известен, а в результате серии опытов выяснилось, что приняла некоторое значение u. Очевидно чем меньше величина, u тем вероятнее гипотеза о согласованности и наоборот.
Поэтому количественной оценкой правдоподобия гипотезы служит вероятность события , а именно:
если эта вероятность мала – , то гипотезу следует отвергнуть как мало правдоподобную (в этом случае вероятность события велика и расхождение u слишком велико);
если эта вероятность – , следует признать, что экспериментальные данные не противоречат гипотезе (в этом случае вероятность события мала и расхождение u достаточно мало);
если же эта вероятность значительна – , следует признать, что экспериментальные данные очень сильно согласуются с гипотезой и следует проверить, нет ли подтасовки данных.
Пирсон показал, что мера расхождения имеет вид или . Распределение зависит от параметра r – числа степеней свободы распределения.
Число , где s число независимых условий (связей), наложенных на частоты . В нашем случае их три
Таким образом схема применения критерия Пирсона имеет вид:
1) Определяется мера расхождения .
2) Определяется число степеней свободы r = k – s
3) По r и определяется вероятность .
Если эта вероятность мала, гипотеза отбрасывается как неправдоподобная. Если эта вероятность относительно велика, гипотезу можно признать не противоречащей опытным данным.
Проверим согласованность теоретического и статистического законов распределения:
Находим вероятности попадания в разряды по формуле
Составляем сравнительную таблицу чисел попаданий в разряды и соответствующих значений .
Вычисляем значение меры расхождения .
Определяем число степеней свободы: .
Результаты вычислений вносим в таблицу.