Здесь можно найти учебные материалы, которые помогут вам в написании курсовых работ, дипломов, контрольных работ и рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.
Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение оригинальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения оригинальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, РУКОНТЕКСТ, etxt.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии так, что на внешний вид, файл с повышенной оригинальностью не отличается от исходного.
Работа № 107003
Наименование:
Курсовик Критерии согласия для равномерного распределения на языке Delphi
Информация:
Тип работы: Курсовик.
Предмет: Программирование.
Добавлен: 16.05.2017.
Год: 2016.
Страниц: 21.
Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%
Описание (план):
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ Учреждение образования «Гомельский государственный университет имени Франциска Скорины»
Математический факультет
Кафедра экономической кибернетики и теории вероятностей
Критерии согласия для равномерного распределения Курсовой проект
Гомель 2016 Содержание
Введение………..……….3 1 Необходимые теоретические сведения………..……4 1.1Статистические гипотезы и критерии их проверки…….…….………..4 1.2Критерий Шермана...……….………..……….….5 1.3 КритерийМорана………...…..………. 1.4 Критерий Ченга-Спиринга……….………...8 1.5 Критерий Саркади-Косика………..9 2 Компьютерная реализация критериев согласия для равномерного распределения в среде программирования Delphi 7………..………..…11 Заключение……….………15 Список используемых источников………..16 Приложения А ...……….…….……….……….17
? Введение
Математическая статистика – это раздел математики, посвященный методам анализа данных, преимущественно вероятностной природы. Она занимается систематизацией, обработкой и использованием статистических данных для теоретических и практических выводов. Статистическими данными называются сведения о числе объектов в какой-либо более или менее обширной совокупности, обладающих теми или иными признаками. Здесь важно понять, что статистика имеет дело именно с количеством объектов, а не с их описательными признаками. Цель курсового проекта –реализовать программу проверки критериев согласия для равномерного распределения. Курсовой проект состоит из введения, двух разделов, заключения. В первомразделе рассмотрены необходимые теоретические сведения и описанию критериев Шермана, Морана,Ченга-Спиринг и Саркади-Косика.Во втором разделе проводится демонстрация работы программы, которая проверяет равномерность распределения с помощью выше упомянутых критериев.
? 1 Необходимые теоретические сведения
Генеральная совокупность – совокупность всех объектов, из которых производится выборка. Выборка – набор объектов, случайно отобранных из генеральной совокупности. Критерий – признак, на основании которого производится оценка, определение или классификация чего-либо. Критическая область –часть выборочного пространства, такая, что попадание в нее наблюденного значения случайной величины, с распределением которой связана проверяемая гипотеза, влечет отказ от этой гипотезы. Гипотеза – предположение, требующее научного доказательства.
1.1 Статистические гипотезы и критерии их проверки
Статистической гипотезой называется любое утверждение о виде или свойствах распределения наблюдаемых в эксперименте случайных величин. Обычно статистические гипотезы делят на следующие виды: однородности, если имеется две или более выборок случайных величин; независимости, если имеется выборка многомерной случайной величины; случайности, если есть предположения о наличии в последовательности наблюдений систематических изменений; о виде распределения, если есть предположения о законе распределения случайной величины. Проверка статистической гипотезы состоит в том, чтобы сформулировать такое правило, которое позволило бы по результатам проведенных наблюдений принять или отклонить гипотезу. Правило, согласно которому гипотеза принимается или отвергается, называется критерием проверки статистической гипотезы. С проверкой статистических гипотез связывают ошибки двух типов. Ошибкой первого рода называют событие, когда верная проверяемая гипотеза отвергается критерием. Ошибкой второго рода называют событие, когда неверная проверяемая гипотеза принимается критерием. Вероятности ошибок первого и второго рода обозначают ? и ?, соответственно. Вероятность ошибки второго рода зависит от выдвигаемой конкурирующей гипотезы. Вероятность отклонения ложной проверяемой гипотезы, т.е. принятия правильного решения в пользу конкурирующей, называется мощностью, и она равна 1? ? . Вероятность ошибки первого рода также называют уровнем значимости критерия. Гипотезу, которую мы проверяем, будем называть основной или нулевой гипотезой, и обозначается . Альтернативные или конкурирующие гипотезы обозначаются . Любой критерий проверки статистической гипотезы разбивает выборочное пространство на доверительную область и критическуюобласть. При попадании выборки в критическую область гипотеза отвергается, а при попадании в доверительную область – принимается. Чаще всего такое разбиение производится с помощью одномерной статистики – функции от выборки, поэтому критическая и доверительная область формулируются уже как подмножества множества вещественных чисел. Доверительная область включает такие значения статистики критерия, при которых гипотеза принимается, а критическая область – значения, при которых гипотеза отвергается. Кроме того, вероятность попадания выборки (статистики критерия) в критическую область, когда гипотеза верна, по определению равна вероятности ошибки первого рода, а вероятность попадания выборки (статистики критерия) в доверительную область, когда гипотеза не верна, равна вероятности ошибки второго рода. ... Заключение
В первой части курсового проекта были рассмотрены основные теоретические сведения. Во второй части на языке Delphi была разработана и продемонстрирована программа, позволяющая провести проверку равномерности распределения с помощью критериев Шермана, Морана, Ченга-Спиринга, Саркади-Косика. Выяснилось, что выборка подчиняется равномерному закону распределения. .
? Список используемыхисточник в
1 Математическая статистика: Учеб. для вузов/ В.Б. Горяинов, И.В. Павлов, Г.М. Цветкова и др.; Под ред. В.С. Зарубина, А.П. Крищенко. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. – 424 с. 2 Кремер, Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. – 573 с. 3 Кобзарь, А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников / А.И. Кобзарь. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. – 816 с. 4 Национальный Статистический комитет Республики Беларусь [Электронный ресурс] /– URL: › ? ПриложениеА Программныйкод
