IDZ 19.1 – 옵션 5. 솔루션 Ryabushko A.P.

실험 결과, 데이터가 얻어졌고 이는 통계 시리즈 형태로 기록되었다. 추가 분석을 위해서는 다음 작업을 완료해야 합니다.

a) 실험 결과의 값을 변형 계열의 형태로 적는다. b) 변동 범위를 찾아 이를 9개의 구간으로 나눕니다. c) 빈도 다각형, 상대 빈도 히스토그램, 경험적 분포 함수 그래프를 구성합니다. d) 표본 x, DB의 수치적 특성을 구합니다. e) 귀무 가설 H0를 검정합니다. 표본이 추출된 모집단은 유의 수준 α = 0.025에서 Pearson 검정을 사용하여 정규 분포를 갖습니다. f) 신뢰도 γ = 0.9를 사용하여 수학적 기대값과 표준 편차에 대한 신뢰 구간을 찾습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해서는 적절한 계산과 데이터 분석이 필요합니다. 분석 결과는 얻은 데이터를 기반으로 결정을 내리는 데 사용될 수 있습니다.

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a) 실험 결과의 값을 변형 시리즈 형식으로 기록합니다.

b) 변동 범위를 찾아 이를 9개의 간격으로 나눕니다.

c) 빈도 다각형, 상대 빈도의 히스토그램 및 경험적 분포 함수 그래프를 구성합니다.

d) 샘플 x, DB의 수치적 특성을 찾습니다.

e) H0를 귀무 가설로 받아들임: 표본이 추출된 모집단은 정규 분포를 가지며 α = 0.025의 유의 수준에서 Pearson 검정을 사용하여 검정합니다.

f) 신뢰도 γ = 0.9로 수학적 기대값과 표준 편차에 대한 신뢰 구간을 찾습니다.

솔루션은 수식 편집기를 사용하여 Microsoft Word 2003 형식으로 제공됩니다. HTML 형식의 아름다운 디자인으로 인해 사용자는 이 제품을 더욱 편리하고 매력적으로 사용할 수 있습니다. 모든 솔루션은 명확하고 쉽게 접근할 수 있는 형식으로 제공되므로 자료에 빠르게 익숙해지고 필요한 지식을 얻을 수 있습니다.

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IDZ 19.1 – 옵션 5. 솔루션 Ryabushko A.P. 통계 데이터 처리와 관련된 문제 해결에 대한 설명입니다. 작업에는 다음 단계가 필요합니다.

a) 실험 결과의 값을 변주 계열의 형태로 적는다. 변형 계열은 순서가 지정된 샘플 값의 시퀀스입니다.

b) 변동 범위를 구하여 9개의 구간으로 나눕니다. 변동 범위는 최대 샘플 값과 최소 샘플 값의 차이입니다. 히스토그램과 빈도 다각형을 구성하려면 간격이 필요합니다.

c) 빈도 다각형, 상대 빈도 히스토그램, 경험적 분포 함수 그래프를 구성합니다. 빈도 다각형과 상대 빈도 히스토그램은 표본 분포를 시각화하는 방법입니다. 경험적 분포 함수 그래프는 표본 값 중 주어진 값보다 작거나 같은 값이 차지하는 비율을 나타내는 그래프입니다.

d) 표본 x, DB의 수치적 특성을 구합니다. 표본의 수치적 특성은 표본의 분포를 설명하는 지표입니다. 평균(x)과 분산(DB)은 표본의 주요 특성입니다.

e) H0를 귀무가설로 취함: 일반

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