Реферат: Выборки и их представления
1-й способ
A.2.File Operations — вводим в окно file name: WORK (можно так: Ctrl+F7 (список файлов) — выделить нужный - ENTER ) - Desired operation: C (Edit - редактирование) - F6 — выделяем переменную x - ENTER - F6 -(наблюдаем выборку) - F5 (опции) - Sort in ascending order (сортировка в порядке возрастания ) - F6 - Save and exit (запоминание и выход). Если бы требовалось не менять содержимое переменной x , следовало бы сначала скопировать ее в другую переменную (операцией U pdate ).
2-й способ
Сначала загрузим оператор сортировки SORTUP , который относится к разряду загружаемых:
V.Supplementary Operations (дополнительные операции) — 1. Load Operation and Function (загрузка операторов и функций) — Mathematical function - Read (после использования загружаемых операторов их желательно выгрузить опцией Erase , чтобы не занимать память).
Ctrl+F5 (быстрый выход в исполнительное окно) — SORTUP x - ENTER (наблюдаем вариационный ряд, при этом содержащие переменной x не изменилось).
Построение графика функции эмпирического распределения
F.3.Frequency Histogram — Data: x - F6 — поправляем некоторые параметры графика: No of classes (число классов): 200 (или еще больше: — 500, чтобы на каждый интервал попало не больше одного наблюдения), Cumulative: Yes , (накопленные частоты, т.е. функция распределения), Relative: Yes , (относительные частоты) - F6 .
Наблюдаем функцию эмпирического распределения. Выводим ее на печать или сохраняем.
Группирование данных
F.2.Frequency Tabulation — Data: x - F6 — поправляем, если нужно параметры группирования: нижний (Lower limit ) и верхний (Upper Limit ) пределы (минимальное и максимальное значения выборки приведены ниже на экране), число интервалов группирования No of classes: 10 - F6 — Display Table - ENTER.
Наблюдаем таблицу группированных данных. Выводим ее на печать или сохраняем.
Построение гистограммы частот
F.3.Frequency Tabulation — Data: x - F6 — поправляем параметры графика: No of classes: 10 - F6.
Наблюдаем гистограмму. Выводим ее на печать или сохраняем.
Определение выборочных характеристик
Определим выборочные среднее, дисперсию, cтандартное отклонение, медиану (сравним их с теоретическими значениями), минимальное и максимальное значения выборки, размах:
F.1 - Summary Statistics - Data rectors: x — в окне Statistics оставляем те буквы — коды, которым соответствуют нужные нам статистики A, B, E, F, H, I, J - F6.
Наблюдаем таблицу выборочных значений. Выписываем ее и сравниваем с теоретическими значениями.
Проверка гипотезы о типе распределения
Проверим выборку с помощью критерия Колмогорова - Смирнова .
H.1. - Distribution Fitting Data vector: x , вводим код распределения в окно Distribution number - F6 — ââîäèì вместо оценок теоретические значения параметров - F6 — Histogram - ENTER — поправляем параметры графика: No of classes 200, Cumulative: Yes - F6.
Наблюдаем функции эмпирического и теоретического распределений; определим по графику значение статистики
— ìåðû различия между этими функциями. Величина D n , конечно же, определяется пакетом:
Esc - Esc — вместо опции Histogram выбираем K-S Test - ENTER. Сообщается значение статистики « ...statistic DN = ....» и «... significance level = ...» т.е. уровень значимости
.
Если эта вероятность мала (сотые доли или меньше), гипотезу о соответствии наблюдений теоретическому распределению следует отклонить. В противном случае признают, что наблюдения не противоречат гипотезе.