IDZ 19.1 – 옵션 7. 솔루션 Ryabushko A.P.

실험 결과, 통계 계열 형태로 저장된 데이터가 얻어졌다. 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.

획득된 데이터는 변형 시리즈의 형태로 기록되어야 합니다. 그런 다음 변동 범위를 찾아 9개의 간격으로 나누어야 합니다. 추가 분석을 위해서는 빈도 다각형, 상대 빈도 히스토그램 및 경험적 분포 함수 그래프를 구성하는 것이 필요합니다. 표본 x와 DB의 수치적 특성을 찾는 것도 필요하다.

표본이 추출된 모집단이 정규 분포를 따른다는 귀무가설 H0를 검정하려면 유의 수준 α = 0.025에서 Pearson 검정을 사용해야 합니다.

마지막으로, 신뢰도 γ = 0.9로 수학적 기대값과 표준 편차에 대한 신뢰 구간을 결정하려면 적절한 계산을 수행해야 합니다.

"IDZ 19.1 – 옵션 7. Ryabushko A.P.의 결정" 디지털 상품 매장에서 판매되는 디지털 제품입니다. 이 제품에는 개인 숙제 19.1의 옵션 7 문제에 대한 솔루션이 포함되어 있습니다. 솔루션은 저자 Ryabushko A.P가 수행했습니다.

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첫 번째 작업에서는 실험 결과의 값을 변형 계열 형식으로 적어야 합니다. 두 번째 작업에서는 변동 범위를 찾아 이를 9개의 간격으로 나누어야 합니다. 세 번째 작업에서는 빈도 다각형, 상대 빈도의 히스토그램, 경험적 분포 함수 그래프를 구성해야 합니다.

네 번째 과제에서는 표본 x와 DB의 수치적 특성을 찾아야 합니다. 다섯 번째 작업에서는 귀무 가설 H0를 검정해야 합니다. 즉, 표본이 추출된 모집단은 유의 수준 α = 0.025에서 Pearson 검정을 사용하여 정규 분포를 갖습니다.

여섯 번째 작업에서는 신뢰도가 γ = 0.9인 수학적 기대값과 표준 편차에 대한 신뢰 구간을 찾아야 합니다. 모든 제품은 아름다운 HTML 형식으로 디자인되어 있어 편리하게 내용을 확인하고 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있습니다.

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과제는 실험 결과 얻은 데이터를 분석하는 것입니다. 특히, 실험결과의 값을 변이계열 형태로 적고, 변이의 범위를 찾아 9개의 구간으로 나누어 빈도다각형, 상대도수 히스토그램, 그래프를 구축하는 것이 필요하다. 경험적 분포 함수. 또한 표본 x, DB의 수치적 특성을 계산하고 표본이 추출된 모집단 분포의 정규성에 대한 귀무가설 H0를 Pearson 검정을 사용하여 유의수준 α=0.025에서 검정하는 것이 필요합니다. 마지막으로, 신뢰도 γ = 0.9로 수학적 기대값과 표준편차에 대한 신뢰구간을 찾아야 합니다.

문제에 대한 해결책은 수식 편집기를 사용하여 설계되었으며 각 작업에 대한 자세한 설명과 함께 일련의 단계로 표시됩니다. 또한 문서에는 문제 해결 과정을 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 그래픽 및 숫자 그림이 포함되어 있습니다. 일반적으로 IDZ 19.1 – 옵션 7. Ryabushko A.P.의 결정 수학적 통계 및 데이터 분석에 관련된 학생과 교사에게 유용한 리소스입니다.

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