КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Решение. Для нахождения математического ожидания М дискретного ряда распределения используем формулу:
Для нахождения математического ожидания М дискретного ряда распределения используем формулу: где хi- значения вариант ряда; Рi - вероятность (относительная частота появления варианты). Вероятность Рi - определяем по формуле: где n -объем выборки, равный -частота появления i варианты. Дисперсию Д определяем по формуле: Среднее квадратическое отклонение σ определяем по формуле: Заполним таблицу:
Определяем среднее квадратическое отклонение σ: =2,13 (мкВ). Находим вероятность того, что значение биопотенциала мозга Dφ≤5 мкВ, по формуле: где х=Dφ≤5 мкВ Функция распределения от отрицательного параметра (-z) определяется выражением: Таким образом: Значение Ф(z) определяется по таблице: “Значения нормальной функции распределения” (см. приложения №3). Ответ: М=6,2 мкВ; Д=4,52(мкВ)2; σ=2,13 мкВ Р= 0,2877≈29% Задача №3. Измерения значений естественного фона ионизирующего излучения в импульсах/сек, полученные с помощью пересчетного прибора, дали следующие результаты: 15 19 20 20 21 23 24 16 27 40 30 31 32 35 25 26 30 30 20 28 26 23 18 12 10 Удовлетворяет ли это распределение распределению Гаусса? Построить графики зависимости экспериментальной вероятности попадания значений в каждый из интервалов Рi и теоретической вероятности Ртеор от средних значений интервалов . Решение: Из полученных результатов составляем вариационный ряд: 10 12 15 16 18 19 20 20 20 21 23 23 24 25 26 26 27 28 30 30 30 31 32 35 40 Все варианты выборки делят в зависимости от числа вариант на нечетное число интервалов, начиная с трех (k=3, 5, 7, 9, 11, …). Разобъём вариационный ряд на 5 интервалов. Находим шаг интервала : , где -максимальное значение варианты в интервале, -минимальное значение варианты в интервале. Тогда Верхние границы каждого из интервалов определяется по формуле: где i =1, 2, 3, 4, 5, (i -номер интервала) Нижняя граница каждого последующего интервала определяется значением верхней границы предыдущего. Вероятность попадания варианты в данный интервал Рi (экспериментальная вероятность) определяется по формуле: где -число вариант в каждом из интервалов, определяемых по вариационному ряду, исходя из значений нижней и верхней границы интервала. -обьем выборки, в нашей задаче равный 25. Среднее значение интервала определяем по формуле: где -сумма значений вариант в интервале. Математическое ожидания М определяем по формуле: , Дисперсию Д определяется по формуле: , Среднее квадратическое отклонение Учитывая все вышеуказанное, заполняем таблицу №1. Таблица 1.
Примечание. Количество вариант первого интервала определяем, исходя из того, что нижней границией является 10 имп/сек, а верхней – 16 имп/сек, т.е. в первый интервал из вариационного ряда вошли варианты: 10; 12; 15; 16 (), среднее значение этого интервала: . Во второй интервал вошли варианты: 18; 19; 20; 20; 20; 21. Таким образом, m2=6, тогда и т.д. Среднее квадратическое отклонение равно: . Для определения теоретической вероятности попадания варианты в данный интервал находим значения функции распределения Ф(z2) и Ф(z1), где (-верхняя граница соответствующего интервала) (нижная граница соответствующего интервала). Если значения z отрицательное, то Ф(-z)=1-Ф(z) Значение теоретической вероятности попадания варианты в интервал Ртеор определяем по формуле: Ртеор=Ф(z2)-Ф(z1). Величина функции распределения Ф(z) определяется по таблице (см. приложение №3). Полученные значения z2, Ф(z2), z1, Ф(z1) и Ртеор=Ф(z2)-Ф(z1) заносим в таблицу №2. Таблица №2
Сравнивая величины для каждого из пяти интервалов экспериментальной вероятности Рi (см. таблицу №1) и теоретической вероятности попадания варианты в заданный интервал Ртеор (см. таблицу №2), можно сделать вывод, что их значения очень близки друг к другу, следовательно, полученные значения естественного фона подчиняются распределению Гаусса. Строим графики зависимости экспериментальных вероятностей Рi и теоретических вероятностей Ртеор от средних значений интервалов экспериментальная кривая теоретическая кривая.
Дата добавления: 2014-10-15; Просмотров: 543; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |