Принятые условные обозначения

П. 7.3

П. 6.2

П. 4.5

1. = 10; D _в = 2,5; S ² = 10/3.

2. = 166; D _в = 33,44.

3. .

4. а) 7,63 < a < 12,77; б) 14,23 < a < 19,37.

5. –0,04 < a < 0,88.

6. 34,66 < a < 50,94.

7. а) 0 < σ < 14,28; б) 7,98 < σ < 20,02.

8. 52,05; 52,38 (км/ч).

9. Не менее 11 измерений.

10. х _в = 42,473, S = 0,884, 41,985 < а < 42,963, 0,477 < s < 1,291.

1. а) ;

б) .

1. Н ₀ приним.

2. Н ₀ отверг.

3. Н ₀ приним.

4. Н ₀ приним.

5. Н ₀ приним.

6. Н ₀ отверг.

7. Н ₀ отверг.

8. Н ₀ приним.

9. Н ₀ отверг.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящее время обработка массовых явлений невозможна без знаний математической статистики. Широкому внедрению
математико-статистических методов исследования способствует появление электронных вычислительных машин и, в частности, персональных компьютеров. Статистические программные пакеты (например, Statistica) делают эти методы более доступными и наглядными.

Математическая статистика позволяет строить математические модели в различных областях человеческой деятельности (экономика, биология, физика и др.) и работать не с реальными объектами, а с их количественными и качественными признаками. По результатам обработки выборочной совокупности можно делать выводы и о всей генеральной совокупности объектов.

С помощью математической статистики можно не только оценивать конкретную ситуацию, но и прогнозировать результаты будущего эксперимента.

МС – математическая статистика;

ГС – генеральная совокупность;

ВС – выборочная совокупность (выборка);

с.в. Х – случайная величина Х;

ОПГ – область принятия гипотезы;

КО – критическая область;

СКО – среднее квадратическое отклонение;

ДА – дисперсионный анализ.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей и ее инженерные приложения: учеб. пособие для вузов. – 4-е изд., стереотип. – М.: Высш. школа, 2007.– 491 с.

2. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособие для вузов. – 11-е изд., стереотип. – М.: Высш. школа, 2005. – 479 с.

3. Емельянов Г.В., Скитович В.П. Задачник по теории вероятностей и математической статистике: учеб. пособие для вузов. – 2-е изд., стереотип. – СПб.: Лань, 2007. – 336 с.

4. Замков О.О., Толстопятников А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике: учебник для вузов / под ред. А.В. Сидоровича. – 4-е изд., стереотип. – М.: Дело и Сервис, 2004. – 368 с.

5. Количественные методы в экономических исследованиях: учебник для вузов / под ред. М.В. Грачевой. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. – 791 с.

6. Математическая статистика: учебник для вузов / под ред.
В.С. Зарубина. – 2-е изд., стереотип. (Математика в техническом университете. Вып.17). – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1999. – 456 с.

7. Письменный Д.Т. Конспект лекций по теории вероятностей, математической статистике и случайным процессам. – 2-е изд. – М.: Айрис–Пресс, 2008. – 288 с.

8. Шурыгин А.М. Прикладная стохастика: робастность, оценивание, прогноз. – М.: Финансы и статистика, 2000. – 224 с.

9. Фадеева Л.Н., Жуков Ю.В., Лебедев А.В. Математика для экономистов: теория вероятностей и математическая статистика. Задачи и упражнения. – М.: ЭКСМО, 2006. – 336 с.

Приложение

Дата добавления: 2014-12-29