Исходные данные
среднеквадратическое отклонение ассиметрии нормального закона.
, (1.9.5)
среднеквадратическое отклонение эксцесса нормального распределения
, (1.9.6)
Оба условия выполнены, следовательно, выборка подчиняется нормальному закону распределения.
Группировка данных
Весь диапазон данных разбивают на классы.
(1.10.1)
где 
- количество классов. 
. Результат округляем до целого. Размер каждого класса находим по формуле:
(1.10.2)
Таблица №2
|
Класс |
Частота |
Частость | ||
|
Дол.ед. |
% | |||
|
71,36 |
74,90 |
4 |
0,077 |
7,7 |
|
74,90 |
78,43 |
14 |
0,269 |
26,9 |
|
78,43 |
81,96 |
16 |
0,308 |
30,8 |
|
81,96 |
85,50 |
10 |
0,192 |
19,2 |
|
85,50 |
89,03 |
6 |
0,115 |
11,5 |
|
89,03 |
92,57 |
1 |
0,019 |
1,9 |
|
92,57 |
95,73 |
1 |
0,019 |
1,9 |
|
Проверка |
52 |
1,000 |
100 | |
Рис. 1.10. Гистограмма.
Распределение случайной величины хорошо отражается приведённой гистограммой.
Вывод
В данной работе были закреплены знания о статистических оценках выборки: среднеарифметической выборки, дисперсии, среднеквадратичного отклонения, коэффициента вариации. Было так же определено количество экспериментальных опытов, которые в дальнейшем я проверила по закону распределения случайной величины. Для наглядной оценки данной ситуации я построила гистограмму, что значительно упрощает задачу и делает ее на много проще.
Другие статьи
Особенности формирования дивидендной политики в условиях российской экономики
Предметом исследования данной работы является
процесс распределения прибыли на предприятии. Актуальность данного вопроса
очевидна, поскольку уровень будущего развития компании, его рыночной стоимости
во многом зависит от нахождения оптимального соотношения между капитализиру ...