Управление качеством электронных средств. Методические указания - 11 стр.

UptoLike

Составители:

Рубрика:

где n

- количество значений выборки, меньших х;

n - объем выборки.

СФР легко вычисляется по вариационному ряду. Она имеет скачки, крат-

ные 1/n в точках значений элементов выборки.

Как уже отмечалось, при большом объеме выборки удобнее использовать

группированные данные, для которых СФР вычисляется только на границах

интервалов и имеет скачки, равные ni/n.

Примером СФР являются группированная и негруппированная статисти-

ческие функции (рис. 2.3 и 2.4).

Очевидно, что СФР, как и ФР, не может быть убывающей величиной, а ее

значение при верхней границе области определения (для негруппированной

СФР  это хmax для группированной  крайний правый интервал) равно 1.

Согласно закону больших чисел, при увеличении числа опытов рi* схо-

ПРИЛОЖЕНИЕ 1

дится к р, т. е. при СФР приближается к истинной ФР, и по ней также

может быть выбрано теоретическое распределение.

При использовании метода моментов получаем оценки

Математическое ожидание и дисперсия этого распределения определяются

через а и b по соотношениям.

НЕКОТОРЫЕ ЗАКОНЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ

П 1.1. Равномерное распределение

Равномерное распределение имеет плотность распределения вероятности

(ПВР)

и функцию распределения (ФР)

Графики F(x) и f(x) представлены на рис. П 1.1, а и П 1.1, б. На рис.

П 1.1, в приведена характерная гистограмма случайной величины с равномер-

ным распределением.