3.86747517626168,
b = 0.0373869460469762.
На рис. 2 представлена прямая .
Рис. 2. Результаты оценки параметров. |
Задание 2а.
Построить доверительные интервалы уровня 0.95 для параметров a и b.
Основная МНК-теорема:
Пусть в условия предыдущей задачи
,
.
Тогда
,
.
Следствие:
,
,
где- (i, i)-й элемент матрицы ,- квантиль уровнядля распределения Стьюдента с степенями свободы.
С учетом условия задачи () и всего вышесказанного, получаем следующее:
Матрица ,
соответственно,
0.322795848743494
0.132930005519663
0.662505924471855
2.011
Итого – доверительные интервалы уровня 0.95:
для a : ( 3.84191262236633 , 3.89303773015703 )
для b : ( -0,0246869720909494 , 0,0994608641849019 )Задание 3.
Рассматривая как выборку, построить гистограмму (10 интервалов одинаковой длины). Пользуясь критериеми полученной гистограммой, проверить гипотезу о нормальном законе распределения с уровнем значения 0.01 случайной величины .
Минимальное и максимальное выборочные значения равны –0.2083122 и 0.2076246, соответственно. Разобьем получившийся промежуток на 10 интервалов одинаковой длины. В таблице 1 представлены характеристики получившегося разбиения.
№ | Левый конец | Правыйконец | Кол-во элементоввыборки, попавшихв интервал |
1 | -2,2233607326425400 | -1,7794225005712100 | 2 |
2 | -1,7794225005712100 | -1,3354842684998800 | 2 |
3 | -1,3354842684998800 | -0,8915460364285440 | 5 |
4 | -0,8915460364285440 | -0,4476078043572120 | 9 |
5 | -0,4476078043572120 | -0,0036695722858795 | 8 |
6 | -0,0036695722858795 | 0,4402686597854530 | 8 |
7 | 0,4402686597854530 | 0,8842068918567850 | 7 |
8 | 0,8842068918567850 | 1,3281451239281200 | 3 |
9 | 1,3281451239281200 | 1,7720833559994500 | 4 |
10 | 1,7720833559994500 | 2,2160215880707800 | 2 |
Таблица 1. Данные для гистограммы.
Рис. 3. Гистограмма. |
Прежде чем проверять гипотезу о нормальном законе распределения случайной величины , оценим параметры закона распределения в предположении, что распределение гауссовское. Из условия предыдущей задачи
Значит, мат. ожидание равно нулю, а дисперсия оценивается выборочной дисперсией:
Подставляя выборочные данные, получаем: 0.00878
Таким образом, выдвигаемая гипотеза:
Для каждого интервала вычисляем вероятность, а также частоту попадания выборочных точек. Полученные результаты представлены в таблице 2.
№ (k) | Вероятностьпопадания вk-интервал: | Частотапопаданиявыборочныхточек в k-интервал, | ||
1 | 0,0131 | 0,0376 | 0,0245 | 0,04 |
2 | 0,0376 | 0,0909 | 0,0533 | 0,04 |
3 | 0,0909 | 0,1865 | 0,0956 | 0,10 |
4 | 0,1865 | 0,3273 | 0,1408 | 0,18 |
5 | 0,3273 | 0,4986 | 0,1713 | 0,16 |
6 | 0,4986 | 0,6700 | 0,1714 | 0,16 |
7 |
Похожие работы
Тема: Контрольная рабоат по Теории вероятности и математическая статистика |
Предмет/Тип: Маркетинг (Реферат) |
Тема: Котлярова О. Н. Методические указания к выполнению практических работ по дисциплине «Теория вероятностей и математическая статистика» |
Предмет/Тип: Другое (Учебное пособие) |
Тема: Математическая статистика |
Предмет/Тип: Математика (Курсовая работа (т)) |
Тема: Математическая статистика |
Предмет/Тип: Математика (Диплом) |
Тема: Математическая статистика |
Предмет/Тип: Математика (Вопросы) |
Интересная статья: Быстрое написание курсовой работы