В соответствии со своим вариантом решить задание по программированию. Описать современные языки программирования, на которых возможно ре
Автор: hobap99488 • Январь 7, 2022 • Курсовая работа • 2,482 Слов (10 Страниц) • 342 Просмотры
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Тверской государственный технический университет
Кафедра информационных систем
КУРСОВАЯ РАБОТА
Тема работы «В соответствии со своим вариантом решить задание по программированию. Описать современные языки программирования, на которых возможно решить данную задачу.»
Студент 2 курса ФИТ факультета
Б.ИСТ.РВС.19.35 группы заочного отделения
Степанов Е.С.
Проверил: к.т.н. Ветров А.Н.
Тверь
2021
ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 3
1. РАСЧЕТ ОСНОВНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СТАТИСТИКИ 4
2. ПОСТРОЕНИЕ ГИСТОГРАММЫ 8
3. ПРОВЕРКА СООТВЕТСТВИЯ ЗАКОНА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ НАБЛЮДАЕМЫМ ДАННЫМ 9
4. ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗЫ О РАВЕНСТВЕ СРЕДНИХ ВЕЛИЧИН ПРИ ИЗВЕСТНОЙ ДИСПЕРСИИ 10
5. ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗЫ О РАВЕНСТВЕ ДИСПЕРСИЙ 11
6. ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗЫ О РАВЕНСТВЕ СРЕДНИХ ВЕЛИЧИН ПРИ НЕИЗВЕСТНОЙ ДИСПЕРСИИ 12
7. ОДНОФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙЙ АНАЛИЗ 15
8. ДВУХФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙЙ АНАЛИЗ 17
9. ПРОСТАЯ ЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ 19
ВВЕДЕНИЕ
Курсовая работа выполнена в системе EXCEL с использованием статистических функций и пакета анализа.
Данная работа состоит из 9 разделов:
- Расчет основных показателей статистики.
- Построение гистограммы.
- Проверка соответствия закона распределения наблюдаемым данным.
- Проверка гипотезы о равенстве средних величин при известной дисперсии.
- Проверка гипотезы о равенстве средних величин при неизвестной дисперсии.
- Проверка гипотезы о равенстве дисперсий.
- Однофакторный дисперсионный анализ.
- Двухфакторный дисперсионный анализ без повторений и с повторениями.
- Простая линейная регрессия.
Работа выполнялась в табличном процессоре MS Excel с использованием статистических функций и пакета анализа.
Статистическая информация для выполнения заданий генерируется самостоятельно с помощью инструмента анализа «Генерация» пакета EXCEL в соответствии с вариантом задания.
В соответствии с вариантом задания установлены следующие значения:
1. Математическое ожидание mx = 70;
2. Стандартное отклонение σx = 14.
РАСЧЕТ ОСНОВНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СТАТИСТИКИ
Показатели описательной статистики делятся на несколько групп.
1. Показатели положения описывают положение данных на числовой оси. Примеры таких показателей: средняя арифметическая, средняя гармоническая, медиана и другие характеристики.
2. Показатели разброса описывают степень разброса данных относительно своего центра. К этой группе относятся: дисперсия, стандартное отклонение, размах выборки, эксцесс и т.п. Эти показатели определяют, насколько кучно основная масса данных группируется около центра.
3. Показатели асимметрии характеризуют симметрию распределения данных около своего центра. К ним можно относятся коэффициент асимметрии, положение медианы относительно среднего и т.п.
4. Показатели, описывающие закон распределения, дают представление о законе распределения данных. К ним относятся таблицы частот, средняя арифметическая, медиана, дисперсия, стандартное отклонение, гистограмма.
Задание:
1. Сгенерировать 100 значений нормально распределенной случайной величины с параметрами mx, σx
2. Рассчитать значения показателей описательной статистики.
3. Рассчитанные значения свести в таблицу вида
Ход работы:
1. Генерируем 100 значений нормально распределенной случайной величины с параметрами mx, σx
...