Выполнил: студент гр. 462
Проверил: Веркиенко Ю. В.
2006 г. Содержание
Цель работы Задание 1. Генерирование выборок 2. Поиск оценок для выборок 3. Построение доверительных интервалов математического ожидания и дисперсии 4. Построение доверительного интервала для коэффициента корреляции 5. Построение эмпирической интегральной функции распределения и теоретической (для нормального закона с оценками среднего и дисперсии) 6. Построение эмпирической кривой плотности распределения и теоретической 7. Проверка гипотезы о величине среднего (), дисперсии (2), о нормальном законе распределения (по 2 и по Колмогорову) 8. Проверка гипотезы о независимости выборок и об одинаковой дисперсии в выборках 9. Составление системы условных уравнений и поиск по МНК оценки коэффициентов регрессии 10. Построение доверительных интервалов для коэффициентов регрессии, остаточной дисперсии и ошибок прогноза 11. Оценка значимости факторов по доверительным интервалам Выводы Цель работы
Выполнить все одиннадцать пунктов работы по заданию и сделать выводы.
Задание
На ЭВМ по программе случайных нормальных чисел с законом N(m,s2) генерировать две выборки объема n
x1,¼,xn (1) y1,¼,yn (2)
Для выборок (1), (2) найти оценки Ex, Sx, wx, wy. Для (1) построить доверительные интервалы для математического ожидания (считая s2 известной и неизвестной) и дисперсии. Для (1), (2) построить доверительный интервал для коэффициента корреляции. Для (1) построить эмпирическую интегральную функцию распределения и теоретическую (для нормального закона с оценками среднего и дисперсии) Для (1) построить эмпирическую кривую плотности распределения, разбив интервал (x(1), x(n)) на 5-6 интервалов. На этом же графике изобразить теоретическую кривую. Проверить гипотезы: о величине среднего (m), дисперсии (s2), о нормальном законе распределения (по c2 и по Колмогорову). Проверить гипотезу о независимости выборок (1), (2), об одинаковой дисперсии в выборках. Для уравнения (модели) с заданными коэффициентами bi составить систему условных уравнений, считая и найти по МНК оценки коэффициентов регрессии. Значения брать из равномерного закона или с равномерным шагом на отрезке [–1, 1]. Построить доверительные интервалы для коэффициентов регрессии, остаточной дисперсии и ошибок прогноза в точках x=-1, 0, 1. По доверительным интервалам оценить значимость факторов xi=xi. Фактор считается незначимым, если доверительный интервал накрывает значение, равное нулю. При выполнении курсовой работы использовать значения: среднее выборок Х и У равно 3, дисперсия выборок равна 1. Уровень значимости a = 0.05. С.к.о. ошибки измерений в задаче регрессии 0.2. 1. Генерирование выборок
На ЭВМ по программе случайных нормальных чисел с законом N(m,s2) генерируем две выборки объема n = 17, где m = 3 и s2 = 1
x1,¼,xn (1) y1,¼,yn (2)
Вариационные ряды:
(1) (2)
2. Поиск оценок для выборок
Для найденных выборок (1), (2) находим оценки Ex, Sx, wx, wy. Выборочное среднее:
Квадрат средне – квадратичного отклонения:
Оценка центрального момента 3-го порядка:
Оценка центрального момента 4-го порядка:
Коэффициент эксцесса:
Коэффициент асимметрии:
Оценка корреляционного момента:
Оценка коэффициента корреляции:
Размах выборки:
3. Построение доверительных интервалов математического ожидания и дисперсии
Для (1) строим доверительные интервалы для математического ожидания (считая s2 известной и неизвестной) и дисперсии. Считаем s2 известной.
Считаем s2 неизвестной.
Таким образом, при различных вариантах μmin, μmax имеют почти одинаковые значения.
Подставляем табличные значения 24,7 и 5,01 в знаменатели подкоренного выражения и получаем, что
, ,
4. Построение доверительного интервала для коэффициента корреляции
Для (1), (2) строим доверительный интервал для коэффициента корреляции. U = 1,96 Так как , то пусть , отсюда z = 0,693 То есть |z| ≤ 0,693.
Если z = –0,693 и z = 0,693, то получим доверительный интервал для коэффициента корреляции –0,6 < Rxy < 0,6.
5. Построение эмпирической интегральной функции распределения и теоретической (для нормального закона с оценками среднего и дисперсии)
Создание ступенчатой функции, при скачке высотой 1/n.
Построение эмпирических Fx(u), Fy(u) и теоретических интегральных функций распределения. В последних средние и с. к. о. Взяты равными вычисленным оценкам математического ожидания и с. к. о. Пусть u = 0, 0.001…6, тогда
, - - - - теоретическая функция распределения. ____ функция для нормального закона с оценками среднего и дисперсии.
6. Построение эмпирической кривой плотности распределения и теоретической случайный выборка доверительный интервал Для (1) построить эмпирическую кривую плотности распределения, разбив интервал (х(1),х(n)) на несколько подинтервалов. На этом же графике изобразить теоретическую кривую. k*sigx - ширина интервалов разбиения, k - коэффициент шага разбиния. взято симметрично от среднего значения по 4 интервала
- - - - теоретическая функция плотности распределения. ____ эмпирическая кривая плотности распределения.
7. Проверка гипотезы о величине среднего (m), дисперсии (s2), о нормальном законе распределения (по c2 и по Колмогорову)
Проверка по критерию согласия Пирсона: По данным выборки найдем теоретические частоты , затем, сравнивая их с наблюдаемыми частотами , рассмотрим статистику - случайная физическая величина, имеющая распределение с k степенями свободы. Если сумма , то выборочные данные согласуются с нормальным распределением и нет оснований отвергать нулевую гипотезу.
Определим с степенями свободы:
Как видно условие выполняется. Проверка по критерию согласия Колмогорова:
Условие:
где , где максимальное значение разности между экспериментальным и теоретическим распределением нормального закона.
при для X, и при для Y. - критическое значение квантиля распределения Колмогорова. Так как условие – выполняется, то гипотеза о нормальном законе распределения подтверждена.
8. Проверка гипотезы о независимости выборок и об одинаковой дисперсии в выборках
Чтобы из выборки х получить вариационный ряд необходимо осуществить 18 инверсий (т. е. Q=18).
Проверим гипотезу о независимости :
Так как из нормального закона , то
Так как условие – выполняется, то выборки независимы. Теперь нам необходимо проверить гипотезу об одинаковой дисперсии в выборках
:
так как F< ,то нет оснований, отвергать нулевую гипотезу.
9. Составление системы условных уравнений и поиск по МНК оценки коэффициентов регрессии.
Для уравнения модели
Генерируем выборку с шагом
h = 1/N, где N = 100
Пусть даны коэффициенты регрессии: β0 = 0; β1 = 1; β2 = 1; β3 = 0; β4 = 0; β5 = 1; Значения матрицы плана
Сформируем элементы матрицы А вида:
Формирование правых частей нормальной системы
Где случайная величина, сгенерированная по нормальному закону с учётом коэффициентов регрессии.
Информационная матрица
Решение относительно коэффициентов регрессии. Для нахождения вида уравнения регрессии необходимо вычислить коэффициенты регрессии данного уравнения.
Уравнение регрессии :
Графики уравнения регрессии и результатов измерений, по которым определялись коэффициенты регрессии:
- - - - уравнение регрессии ____ случайная выборка из нормального закона
10. Построение доверительных интервалов для коэффициентов регрессии, остаточной дисперсии и ошибок прогноза
Доверительные интервалы будем находить для каждого элемента вектора оценок коэффициентов регрессии . В случае нормальных ошибок доверительные интервалы находятся из двойного неравенства:
где - остаточная сумма квадратов; - диагональный элемент ковариационной матрицы вида так как слагаемых в уравнении регрессии шесть.
(1) (2) (3)
Строим интервал для коэф-та регрессии:
Доверительный интервал , где из таблицы находим. k = 6; Тогда для r = [1…6] будем брать соответствующий элемент ковариационной матрицы, и находить доверительный интервал с учётом (1) (2) (3). Нахождение доверительного интервала для (фактор ): - Нахождение доверительного интервала для (фактор ): Нахождение доверительного интервала для (фактор ): Нахождение доверительного интервала для (фактор ): Нахождение доверительного интервала для (фактор ): Нахождение доверительного интервала для (фактор ): Доверительные интервалы для , , не накрывают значение равное нулю, следовательно, факторы , , являются значимыми, а факторы , , - незначимыми.
11. Оценка значимости факторов по доверительным интервалам
Исключив из уравнения регрессии незначимые факторы, приходим к следующему виду:
Таким образом, из графика видно, что при исключении из уравнения регрессии незначимых факторов график не изменился. Найдем доверительный интервал для остаточной дисперсии
при .
А доверительный интервал найдём из следующего двойного неравенства:
Таким образом, доверительный интервал для остаточной дисперсии есть: Выводы
Таким образом, в данной курсовой работе были изучены методы обработки случайных выборок с нормальным законом распределения. Так же найдены оценки коэффициентов регрессии и построены доверительные интервалы. В последнем пункте работы были оценены значимости факторов по доверительным интервалам.
Популярное: Почему человек чувствует себя несчастным?: Для начала определим, что такое несчастье. Несчастьем мы будем считать психологическое состояние... Генезис конфликтологии как науки в древней Греции: Для уяснения предыстории конфликтологии существенное значение имеет обращение к античной... Как выбрать специалиста по управлению гостиницей: Понятно, что управление гостиницей невозможно без специальных знаний. Соответственно, важна квалификация... Личность ребенка как объект и субъект в образовательной технологии: В настоящее время в России идет становление новой системы образования, ориентированного на вхождение... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (142)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |