Составители:
Рубрика:
17
∑
=
=
m
i
i
i
i
n
n
1
ω
, (2.1)
при этом
1
m
i
i
nn
=
=
∑
.
Дискретным вариационным рядом называется ранжированная
совокупность вариантов
)(i
x с соответствующими им частотами
i
n или частностями
i
ω
.
♦Пример 2.2. Для данных примера 2.1 были выполнены опера-
ции ранжирования и группировки. В результате были получены
семь значений случайной величины (варианты): 0; 1; 2; 3; 4; 5; 7.
При этом значение 0 в этой группе встречается 8 раз, значение 1 –
17 раз, значение 2 – 16 раз, значение 3 – 10 раз, значение 4 – 6 раз,
значение 5 – 2 раза, значение 7 – 1 раз. Вычисленные значения час-
тот и частностей приведены в табл. 2.1.
Таблица 2.1
Индекс
i
1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
Вариант
()i
x
0, 1, 2, 3, 4, 5, 7
Частота
i
n
8, 17, 16, 10, 6, 2, 1
Частность
i
ω
81716106
21
60 60 60 60 60 60 60
,,,,,,
Таким образом, получен дискретный ряд:
0(8);1(17); 2(16); 3(10); 4(6); 5(2); 7(1)
,
где в скобках указаны соответствующие частоты. В отличие от ис-
ходных данных (см. пример 2.1), этот ряд позволяет делать неко-
торые выводы о статистических закономерностях. ☻
Если среди
n наблюдаемых значений
i
x отсутствуют одина-
ковые значения, то
1, =
=
i
nnm , а дискретный вариационный ряд
имеет вид
)()1()2()1(
...
nn
xxxx <<<<
−
.
18
Если число возможных значений дискретной случайной вели-
чины достаточно велико или наблюдаемая случайная величина яв-
ляется непрерывной, то строят
интервальный вариационный ряд,
под которым понимают упорядоченную совокупность интервалов
варьирования значений случайной величины с соответствующими
частотами или частностями попаданий в каждый из них значений
случайной величины.
Как правило, частичные интервалы, на которые разбивается
весь интервал варьирования, имеют одинаковую длину и предста-
вимы в виде
[ , ), 1, 2,...,
ii
zz h i m
+
=
, (2.2)
где
m − число интервалов.
Длину
h следует выбирать так, чтобы построенный ряд не
был громоздким, но в то же время позволял выявлять характерные
изменения случайной величины.
Для вычисления
h рекомендуется использовать следующую
формулу:
n
xx
h
lg222.31
minmax
+
−
=
,
где
minmax
, xx – наибольшее и наименьшее значения случайной
величины. Если окажется, что
h – дробное число, то за длину ин-
тервала следует принять либо ближайшую простую дробь, либо
ближайшую целую величину. При этом необходимо выполнение
условий:
maxmin1
; xhzxz
m
≥
+
≤
. (2.3)
После нахождения частных интервалов определяется, сколько
значений случайной величины попало в каждый конкретный ин-
тервал. При этом в интервал включают значения, большие или
равные нижней границе и меньшие верхней границы.
♦ Пример 2.3. При изменении диаметра валика после шли-
фовки была получена следующая выборка (объемом
55
=
n ):
ni Если число возможных значений дискретной случайной вели-
ωi = m
, (2.1) чины достаточно велико или наблюдаемая случайная величина яв-
∑ ni ляется непрерывной, то строят интервальный вариационный ряд,
i =1 под которым понимают упорядоченную совокупность интервалов
m
варьирования значений случайной величины с соответствующими
при этом ∑n
i =1
i = n. частотами или частностями попаданий в каждый из них значений
случайной величины.
Дискретным вариационным рядом называется ранжированная
Как правило, частичные интервалы, на которые разбивается
совокупность вариантов x (i ) с соответствующими им частотами весь интервал варьирования, имеют одинаковую длину и предста-
ni или частностями ω i . вимы в виде
♦Пример 2.2. Для данных примера 2.1 были выполнены опера- [ zi , zi + h), i = 1, 2,..., m , (2.2)
ции ранжирования и группировки. В результате были получены где m − число интервалов.
семь значений случайной величины (варианты): 0; 1; 2; 3; 4; 5; 7. Длину h следует выбирать так, чтобы построенный ряд не
При этом значение 0 в этой группе встречается 8 раз, значение 1 – был громоздким, но в то же время позволял выявлять характерные
17 раз, значение 2 – 16 раз, значение 3 – 10 раз, значение 4 – 6 раз, изменения случайной величины.
значение 5 – 2 раза, значение 7 – 1 раз. Вычисленные значения час- Для вычисления h рекомендуется использовать следующую
тот и частностей приведены в табл. 2.1. формулу:
Таблица 2.1 x − x min
Индекс i 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 h = max ,
1 + 3.222 lg n
Вариант x(i ) 0, 1, 2, 3, 4, 5, 7
где x max , x min – наибольшее и наименьшее значения случайной
Частота ni 8, 17, 16, 10, 6, 2, 1
величины. Если окажется, что h – дробное число, то за длину ин-
Частность ωi 8
60
, 17 , 16 , 10 ,
60 60 60
6
60
, 2
60
, 1
60 тервала следует принять либо ближайшую простую дробь, либо
ближайшую целую величину. При этом необходимо выполнение
Таким образом, получен дискретный ряд: условий:
0(8);1(17); 2(16); 3(10); 4(6); 5(2); 7(1) , z1 ≤ x min ; z m + h ≥ x max . (2.3)
где в скобках указаны соответствующие частоты. В отличие от ис- После нахождения частных интервалов определяется, сколько
ходных данных (см. пример 2.1), этот ряд позволяет делать неко- значений случайной величины попало в каждый конкретный ин-
торые выводы о статистических закономерностях. ☻ тервал. При этом в интервал включают значения, большие или
равные нижней границе и меньшие верхней границы.
Если среди n наблюдаемых значений x i отсутствуют одина-
♦ Пример 2.3. При изменении диаметра валика после шли-
ковые значения, то m = n, ni = 1 , а дискретный вариационный ряд фовки была получена следующая выборка (объемом n = 55 ):
имеет вид
x (1) < x ( 2 ) < ... < x ( n −1) < x ( n ) .
17 18
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 6
- 7
- 8
- 9
- 10
- …
- следующая ›
- последняя »
