Главная страница
Навигация по странице:

  • =

  • 1. Понятие о статистике 3


    Скачать 4.08 Mb.
    Название1. Понятие о статистике 3
    Дата20.12.2022
    Размер4.08 Mb.
    Формат файлаdoc
    Имя файлаTEORIYA_STATISTIKI_-_lekcii.doc
    ТипДокументы
    #853901
    страница12 из 43
    1   ...   8   9   10   11   12   13   14   15   ...   43

    3.6. Проверка соответствия ряда распределения закону Пуассона


    Таможенная инспекция провела проверку после выпуска товаров. В результате получен следующий дискретный ряд распределения числа нарушений, выявленных в каждой проверке (табл. 16).

    Таблица 16. Ряд распределения числа нарушений, выявленных таможенной инспекцией

    Число нарушений

    0

    1

    2

    3

    Число проверок

    24

    4

    2

    1

    Проведем анализ этого ряда распределения. Сначала рассчитаем среднее число нарушений в выборке, а также его дисперсию, для чего построим вспомогательную таблицу 17.

    Таблица 17. Ряд распределения числа нарушений, выявленных таможенной инспекцией

    Число

    нарушений

    X

    Число

    проверок

    f

    Xf

    (Х - )2 f

    m



    f

    m’

    |f’– m’|

    0

    24

    0

    3,022

    21,7

    0,244

    24

    21,7

    2,3

    1

    4

    4

    1,665

    7,7

    1,778

    28

    29,4

    1,4

    2

    2

    4

    5,413

    1,4

    0,257

    30

    30,8

    0,8

    3

    1

    3

    6,997

    0,2

    3,200

    31

    31

    0

    Итого

    31

    11

    17,097

    31

    5,479










    Среднее число нарушений в выборке по формуле (11): = 11/31 = 0,355 (нарушений).

    Дисперсию определим по формуле (28): = = 0,552 (нарушений2).

    Построив график этого распределения (полигон) – рис. 11, видно, что данное распределение не похоже на нормальное.



    Рис. 11. Кривая распределения числа нарушений, выявленных таможенной инспекцией

    Из структурных характеристик ряда распределения можно определить только моду: Мо = 0, так как по данным табл. 17 такое число нарушений чаще всего встречается (f=24).

    По формуле (24) определим размах вариации: H = 3 – 0 = 3, что характеризует вариацию в 3 нарушения.

    По формуле (26) найдем среднее линейное отклонение:

    .

    Это означает, что в среднем число нарушений отклоняется от среднего их числа на 0,55.

    Среднее квадратическое отклонение рассчитаем не по формуле (28), а как корень из дисперсии, которая уже была рассчитана нами выше: , тогда , т.е. в изучаемом распределении наблюдается некоторое число выделяющихся нарушений (с большим числом нарушений, выявленных в одной проверке).

    Поскольку квартили на предыдущем этапе не определялись, на данном этапе расчет среднего квартильного расстояния пропускаем.

    Теперь рассчитаем относительные показатели вариации:

    • относительный размах вариации по формуле (32): = 3/0,355 = 8,45;

    • линейный коэффициент вариации по формуле (33): = 0,550/0,355 = 1,55;

    • квадратический коэффициент вариации по формуле (34): = 0,743/0,355 = 2,09.

    Все расчеты на данном этапе свидетельствуют о значительных размере и интенсивности вариации нарушений, выявленных таможенной инспекцией.

    Не имеет практического смысла расчет моментов распределения, так как видно из рис. 11, что в изучаемом распределении симметрия отсутствует вовсе, поэтому и расчет эксцесса также бесполезен.

    Выдвинем гипотезу о соответствии изучаемого распределения распределению Пуассона26, которое описывается формулой (48):

    , (48)

    где P(X)– вероятность того, что признак примет то или иное значение X;

    e = 2,7182 – основание натурального логарифма;

    X!факториал числа X(т.е. произведение всех целых чисел от 1 до X включительно);

    a = – средняя арифметическая ряда распределения.

    Из формулы (48) видно, что единственным параметром распределения Пуассона является средняя арифметическая величина. Порядок определения теоретических частот этого распределения следующий:

    1. рассчитать среднюю арифметическую ряда, т.е. = a;

    2. рассчитать ea;

    3. для каждого значения X рассчитать теоретическую частоту по формуле (49):

    . (49)

    Поскольку a = = 0,355 найдем значение e– 0,355 =0,7012. Затем, подставив в формулу (49) значения X от 0 до 3, вычислим теоретические частоты:

    m0 = (т.к. 0! = 1); m1 = ;

    m2 = ; m3 = .

    Полученные теоретические частоты занесем в 5-й столбец табл. 17 и построим график эмпирического и теоретического распределений (рис. 12), из которого видна близость эмпирического и теоретического распределений.



    Рис. 12. Эмпирическая и теоретическая (распределение Пуассона) кривые распределения

    Проверим выдвинутую гипотезу о соответствии изучаемого распределения закону Пуассона с помощью критериев согласия.

    Рассчитаем значение критерия Пирсона χ2 по формуле (44) в 6-м столбце табл. 17: χ2 =5,479, что меньше табличного (Приложение 3) значения χ2табл=5,9915 при уровне значимости α = 0,05 и числе степеней свободы ν=4–1–1=2, значит с вероятностью 0,95 можно говорить, что в основе эмпирического распределения лежит закон распределения Пуассона, т.е. выдвинутая гипотеза не отвергается, а расхождения объясняются случайными факторами.

    Определим значение критерия Романовского по формуле (46):

    = 1,74 < 3, что подтверждает несущественность расхождений между эмпирическими и теоретическими частотами.

    Для расчета критерия Колмогорова в последних трех столбцах таблицы 17 приведены расчеты накопленных частот и разностей между ними, откуда видно, что в 1-ой группе наблюдается максимальное расхождение (разность) D = 2,3. Тогда по формуле (47): . По таблице Приложения 6 находим значение вероятности при λ = 0,4: P = 0,9972 (наиболее близкое значение к 0,413), т.е. с вероятностью, близкой к единице, можно говорить, что в основе эмпирического распределения величины нарушений, выявленных таможенной инспекцией, лежит закон распределения Пуассона, а расхождения эмпирического и теоретического распределений носят случайный характер.
    1   ...   8   9   10   11   12   13   14   15   ...   43


    написать администратору сайта