Курсовая работа (стр. 3 )

Таблица 8

Результаты обработки статистического ряда результатов испытаний для R5

Номер интервала j	Граница интервала	Число моделей интервала nj	Вероятность попадания случайной величины в интервал Pj*
1	164,51	165,83	16	0,064
2	165,83	167,14	14	0,056
3	167,14	168,45	14	0,056
4	168,45	169,76	12	0,048
5	169,76	171,07	21	0,084
6	171,07	172,38	21	0,084
7	172,38	173,69	16	0,064
8	173,69	175,00	14	0,056
9	175,00	176,31	15	0,060
10	176,31	177,63	14	0,056
11	177,63	178,94	19	0,076
12	178,94	180,25	21	0,084
13	180,25	181,56	13	0,052
14	181,56	182,87	8	0,032
15	182,87	184,18	14	0,056
16	184,18	185,49	18	0,072
250	1

Таблица 9

Результаты обработки статистического ряда результатов испытаний для RВХ

Номер интервала j	Граница интервала	Число моделей интервала nj	Вероятность попадания случайной величины в интервал Pj*
1	317,55	319,67	1	0,004
2	319,67	321,79	3	0,012
3	321,79	323,91	6	0,024
4	323,91	326,03	11	0,044
5	326,03	328,15	19	0,076
6	328,15	330,26	26	0,104
7	330,26	332,38	18	0,072
8	332,38	334,50	26	0,104
9	334,50	336,62	30	0,120
10	336,62	338,74	28	0,112
11	338,74	340,86	21	0,084
12	340,86	342,98	22	0,088
13	342,98	345,10	15	0,060
14	345,10	347,22	13	0,052
15	347,22	349,34	5	0,020
16	349,34	351,45	6	0,024
250	1

Вывод по первой части работы: Выдвигается гипотеза о нормальном распределении случайной величины входного сопротивления по виду гистограммы абсолютных частот. Для проверки нормальности результативного признака используем идентификацию законов распределения случайных величин по алгоритмам и .

1.3. Идентификация законов распределения случайных величин

1.3.1. Алгоритм и

Перед тем, как применять дисперсионный анализ к сериям результатов наблюдений, необходимо убедиться в нормальности результативного признака, которая определятся по данным двум алгоритмам.

Определяем среднее арифметическое значение ряда результатов по формуле:

,                                                (6)

где xi – каждое наблюдаемое значение фактора; n – количество наблюдений.

В нашем случае 335,53 Ом

Оценка дисперсии вычисляется по формуле:

                                               (7)

По нашим расчетам  6,96 Ом

Показатели асимметрии и эксцесса с их ошибками репрезентативности определяются по формулам:

,                                         (8)

, ,                                        (9)

где () – значение отклонения от среднего арифметического (центральное отклонение); - оценка дисперсии.

В данном случае А=0,01, mA=0,15 , E= - 0,63, mE=0,31.

Показатели асимметрии и эксцесса свидетельствуют о достоверном отличии эмпирических распределений от нормального в том случае, если значения этих показателей превышают по абсолютной величине свою ошибку репрезентативности в три раза и более:

                                       (10)

                                       (11)

В нашем случае tA=0,08, tE=2,02

Поскольку оба показателя не превышают в три раза свою ошибку репрезентативности, распределение данного признака не отличается от нормального.

Теперь проведем проверку по формулам . Рассчитываем критические значения для показателей А и Е:

                                       (12)

                               (13)