Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> Математика -> Вентцель Е.С. -> "Теория вероятностей и ее инженерные приложения" -> 134

Теория вероятностей и ее инженерные приложения - Вентцель Е.С.

Вентцель Е.С., Овчаров Л.А. Теория вероятностей и ее инженерные приложения: Учебное пособие — М.: Высшая школа, 2000. — 480 c.
ISBN 5-06-003830-0
Скачать (прямая ссылка): teriya-veroyatnosti-2000.djvu
Предыдущая << 1 .. 128 129 130 131 132 133 < 134 > 135 136 .. 137 >> Следующая


Таблица 11.9.1


1-й обра-
2-й обра-

1-й обра-
2-й обра-

№ опыта і
зец
зец
JSTb опыта г
зец
зец













1
10,1
8,6
И
6,1
14,4

2
9,2
10,2
12
12,3
15,2

3
7,8
3,8
13
14,4
6,1

4
14,5
4,9
14
10,5
0,5

5
16,1
19,0
15
2,2
2,8

6
3,2
10,0
16
18,3
4,6

7
4,9 8,8
5,4
17
22,4


8
4,3
18
6,6


9
11,4
12,2
19
3.4


10
20,2
8,6
20
10,5
-—

Среднее: m*x = 10,65; тп* = 8,13.

*) В целях простоты вычислений мы взяли такое умеренное число опытов.

470 ГЛ. Ii. ЭЛЕМЕНТЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ

Большее среднее время безотказной работы первого образца как будто говорит в пользу его большей надежности:

10,65 > 8,13.

Спрашивается, является ли это расхождение значимым (при уровне значимости а = 0,05), или его можно объяснить случайными причинами?

Решение. Среднее по обеим сериям:

20 + 16 п1 + п2 П1 + П2

Средний квадрат по обеим сериям:

а* ~ ~ Ю1,39; Я* « 101,39 - 9А522 « 10,76.

По формуле (11.9.5) (R = т\ - roj - 2,52): oR » 10,76 - /Щ05 « 1,10;

P (і? > г0} = 0,5 - Ф (2,52/1,10) » 0,021.

Полученная вероятность заметно меньше принятого уровня значимости а = 0,05, поэтому гипотезу H0 следует отбросить как противоречащую опытным данным: первый образец действительно дает в среднем большее время безотказной работы, чем второй.

Заметим, что сравнительно небольшого изменения опытных данных было бы достаточно, чтобы прийти к противоположному выводу. Например, если бы разность г0 имела значение не 2,52, а, например, г0=1,8, мы получили бы

P{R> r0} = 0,5 - Ф(1,636) » 0,051,

а это уже превзошло бы уровень значимости а = 0,05, и нам не пришлось бы отбрасывать гипотезу H0. >

В двух последних пунктах мы пользовались весьма грубым аппаратом для проверки правдоподобия гипотез; более тонкий аппарат излагается в специальных курсах математической статистики (например, [1]). Однако для прикидочных расчетов вполне можно обойтись и вышеизложенными приемами, памятуя о том, что уровень значимости а пазыачен нами достаточно произвольно.

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение Распределение Пуассона P (m, a) = j^j е а

0,1

0,2

0,3

0,4

0,9048 0,0905 0,0045 0,0002

0,8187 0,1638 0,0164 0,0019 0,0001

0,7408 0,2222 0,0333 0,0033 0,0002

0,6703 0,2681 0,0536 0,0072 0,0007 0,0001

0,6

0,7

0,8

0,9

0,5488 0,3293 0,0988 0,0198 0,0030 0,0004

0,4966 0,3476 0,1217 0,0284 0,0050 0,0007 0,0001

0,4493 0,3595 0,1438 0,0383 0,0077 0,0012 0,0002

0,4066 0,3659 0,1647 0,0494 0,0111 0,0020 0,0003

0,3679 0,3679 0,1839 0,0613 0,0153 0,0031 0,0005 0,0001

0,1353 0,2707 0,2707 0,1804 0,0902 0,0361 0,0120 0,0037

0,0498 0,1494 0,2240 0,2240 0,1680 0,1008 0,0504 0,0216

0,0183 0,0733 0,1465 0,1954 0,1954 0,1563 0,1042 0,0595

472 ПРИЛОЖЕНИЯ

П родолжение

X
1
2
3
4
5

8

0,0009
0,0081
0,0298
0,0653

9

0,0002
0,0027
0,0132
0,0363

10

0,0008
0,0053
0,0181

11


0,0002
0,0019
0,0082

12


0,0001
0,0006
0,0034

13



0,0002
0,0013

14



0,0001
0,0005

15




0,0002


6
7
8
9
10

0
0,0025
0,0009
0,0003
0,0001
0,0000

1
0,0149
0,0064
0,0027
0,0011
0,0005

2
0,0446
0,0223
0,0107
0,0050
0,0023

3
0,0892
0,0521
0,0286
0,0150
0,0076

4
0,1339
0,0912
0,0572
0,0337
0,0189

5
0,1606
0,1277
0,0916
0,0607
0,0378

6
0,1606
0,1490
0,1221
0,0911
0,0631

7
0,1377
0,1490
0,1396
0,1171
0,0901

8
0,1033
0,1304
0,1396
0,1318
0,1126

9
0,0688
0,1014
0,1241
0,1318
0,1251

10
0,0413
0,0710
0,0993
0,1186
0,1251

И
0,0225
0,0452
0,0722
0,0970
0,1137 0,0948

12
0,0126
0,0263
0,0481
0,0728

13
0,0052
0,0142
0,0296
0,0504
0,0729

14
0,0022
0,0071
0,0169
0,0324
0,0521

15
0,0009
0,0033
0,0090
0,0194
0,0347

16
0,0003
0,0014
0,0045
0,0109
0,0217

17
0,0001
0,0006
0,0021
0,0058
0,0128

18
0,0002
0,0009
0,0029
0,0071

19

0,0001
0,0004
0,0014
0,0037

20

0,0002
0,0006
0,0019

21


0,0001
0,0003
0,0009

22


0,0001
0,0004

23



0,0002

24




0,0001

Приложение 2

Значения функции Лапласа Ф (х) = ¦ \ е г '2dz

У 2л J

X
0
і
2
3
4
5
6
7
8
9

0,0
0,00000
00 399
00 798
01 197
01 595
01 994
02 392
02 790
03 188
03 586

0,1
03983
04 380
04 776
05 172
05 567
05 962
06 356
06 749
07 142
07 535

0,2
07926
08 317
08 706
09 095
09 483
09 871
10 257
10 642
11026
11409

0,3
11791
12 172
12 552
12 930
13 307
13 683
14 058
14 431
14 803
15 173

0,4
15542
15 910
16 276
16 640
17 003
17 364
17 724
18 082
Предыдущая << 1 .. 128 129 130 131 132 133 < 134 > 135 136 .. 137 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

Есть, чем поделиться? Отправьте
материал
нам
Авторские права © 2009 BooksShare.
Все права защищены.
Rambler's Top100

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed