Элементы математической статистики и теории корреляции 3 страница

	xi	ni			xi	ni
10.3.	12,1-13,1			10.4.	15,0-16,0
	13,1-14,1				16,0-17,0
	14,1-15,1				17,0-18,0
	15,1-16,1				18,0-19,0
	16,1-17,1				19,0-20,0
	16,1-17,1				20,0-21,0
	17,1-18,1				22,0-23,0
	18,1-19,1				23,0-24,0
	19,1-20,1				24,0-25,0
	20,1-21,1				25,0-26,0
	21,1-22,1

	xi	ni			xi	ni
10.5	7,3-7,5			10.6	10,5-10,7
	7,5-7,7				10,7-10,9
	7,7-7,9				10,9-11,1
	7,9-8,1				11,1-11,3
	8,1-8,3				11,3-11,5
	8,3-8,5				11,5-11,7
	8,5-8,7				11,7-11,9
	8,7-8,9				11,9-12,1
	8,9-9,1				12,1-12,3
	9,1-9,3				12,3-12,5

	xi	ni			xi	ni
10.7	9,8-10,1			10.8	11,6-12,0
	10,1-10,4				12,0-12,4
	10,4-10,7				12,4-12,8
	10,7-11,0				12,8-13,2
	11,0-11,3				13,2-13,6
	11,3-11,6				13,6-14,0
	11,6-11,9				14,0-14,4
	11,9-12,2

	xi	ni			xi	ni
10.9	8,7-9,0			10.10	13,2-13,7
	9,0-9,3				13,7-14,2
	9,3-9,6				14,2-14,7
	9,6-9,9				14,7-15,2
	9,9-10,2				15,2-15,7
	10,2-10,5				15,7-16,2
	10,5-10,8				16,2-16,7

	xi	ni			xi	ni
10.11	21,3-21,7			10.12	12,4-12,9
	21,7-22,1				12,9-13,4
	22,1-22,5				13,4-13,9
	22,5-22,9				13,9-14,4
	22,9-23,3				14,4-14,9
	23,3-23,7				14,9-15,4
	23,7-24,1				15,4-15,9
	24,1-24,5				15,9-16,4

	xi	ni			xi	ni
10.13	6,7-7,0			10.14	11,0-11,5	11
	7,0-7,3				11,5-12,0
	7,3-7,6				12,0-12,5
	7,6-7,9				12,5-13,0
	7,9-8,2				13,0-13,5
	8,2-8,5				13,5-14,0
	8,5-8,8				14,0-14,5
	8,8-9,1				14,5-15,0

	xi	ni			xi	ni
10.15	9,2-9,6			10.16	8,0 - 8,6
	9,6-10,0				8,6 - 9,2
	10,0-10,4				9,2-9,8
	10,4-10,8				9,8-10,4
	10,8-11,2				10,4-11,0
	11,2-11,6				11,0-11,6
	11,6-12,0				11,6-12,2
	12,0-12,4

	xi	ni			xi	ni
10.17	2,7-3,1			10.18	14,2-15,0
	3,1-3,5				15,0-15,8
	3,5-3,9				15,8-16,6
	3,9-4,3				16,6-17,4
	4,3-4,7				17,4-18,2
	4,7-5,1				18,2-19,0
					19,0-19,8

	xi	ni			xi	ni
10.19	16,8-17,0			10.20	9,1-9,8
	17,0-17,2				9,8-10,5
	17,2-17,4				10,5- 11,2
	17,4-17,6				11,2-11,9
	17,6- 17,8				11,9-12,6
					12,6-13,3

	xi	ni			xi	ni
10.21	12,5-12,8			10.22	22,4 - 22,9
	12,8-13,1				22,9-23,4
	13,1-13,4				23,4-23,9
	13,4-13,7				23,9 - 24,4
	13,7-14,0				24,4-25,9
	14,0- 14,3				25,9 - 26,4
	14,3-14,6

	xi	ni			xi	ni
10.23	17,3-17,6			10.24	15,1-15,6
	17,6-17,9				15,6-16,1
	17,9-18,2				16,1-16,6
	18,2-18,5				16,6-17,1
	18,5-18,8				17,1-17,6
					17,6-18,1
					18,1-18,6

	xi	ni			xi	ni
10.25	13,7-13,9			10.26	16,4-17,0
	13,9- 14,1				17,0-17,6
	14,1 - 14,3				17,6-18,2
	14,3-14,5				18,2-18,8
	14,5-14,7				18,8-19,4
	14,7-14,9				19,4-20,0
	14,9-15,1				20,0-20,6
	15,1-15,3

	xi	ni			xi	ni
10.27	10,0-10,7			10.28	18,3-18,7
	10,7-11,4				18,7-19,1
	11,4-12,1				19,1-19,5
	12,1-12,8				19,5-19,9
	12,8-13,5				19,9-20,3
	13,5-14,2				20,3-20,7
	14,2-14,9
	14,9-15,6

	xi	ni			xi	ni
10.29	14,3 - 14,8			10.30	5,4-6,0
	14,8-15,3				6,0 - 6,6
	15,3-15,8				6,6-7,2
	15,8-36,3				7,2 - 7,8
	16,3-16,8				7,8 - 8,4
	16,8-17,3				8,4-9,0
	17,3-17,8				9,0-9,6
					9,6-10,2

Задача 11. Распределение Пуассона. Проверка гипотезы

В результате эксперимента, состоящего из п испытаний, в каждом из которых регистрировалось число x_i появлений некото­рого события, получено следующее эмпирическое распределение (в первой строке указано количество x_i появлений события, во второй строке – частота n_i, т.е. число испытаний, в котором наблюдалось x_i появление события). При уровне значимости 0,05 проверьте гипотезу в том, что случайная величина X – число появлений события – распределена по закону Пуассона.

Указание. Малочисленные частоты групп следует объединять.

11.1.	xi
	ni

11.2.	xi
	ni

11.3.	xi
	ni

11.4.	xi
	ni

11.5.	xi
	ni

11.6.	xi
	ni

11.7.	xi
	ni

11.8.	xi
	ni

11.9.	xi
	ni

11.10.	xi
	ni

11.11.	xi
	ni

11.12.	xi
	ni

11.13.	xi
	ni

11.14.	xi
	ni

11.15.	xi
	ni

11.16.	xi
	ni

11.17.	xi
	ni
11.18.	xi
	ni

11.19.	xi
	ni

11.20.	xi
	ni

11.21.	xi
	ni

11.22.	xi
	ni

11.23.	xi
	ni

11.24.	xi
	ni

11.25.	xi
	ni

11.26.	xi
	ni

11.27.	xi
	ni

11.28.	xi
	ni

11.29.	xi
	ni

11.30.	xi
	ni

Задача 12. Биноминальное распределение. Проверка гипотезы

Отдел технического контроля проверил n партий изделий, в каждой из которой по N изделий, и получил следующее эмпирическое распределение дискретной случайной величины X – числа нестандартных изделий (в первой строке указано число x_i нестандартных изделий в одной партии; во второй строке – частота n_i, т.е. количество партий, содержащих x_i нестандартных изделий). При уровне значимости 0,01 проверьте гипотезу о том, что случайная величина X распределена по биноминальному закону.

Дата добавления: 2014-11-20