Решение. 1. Для полученной выборочной совокупности объемом :

1. Для полученной выборочной совокупности объемом :

а). Производим ранжирование выборочных данных.

0,502	1,806	2,189	2,712	3,188	3,283	3,324	3,749	3,782	3,829
3,830	3,852	3,942	3,954	4,005	4,185	4,324	4,439	4,496	4,519
4,537	4,582	4,601	4,685	4,869	4,891	5,201	5,347	5,430	5,479
5,564	5,703	5,958	6,115	6,135	6,252	6,370	6,377	6,508	6,580
6,928	6,992	7,293	7,540	7,602	7,868	8,025	8,074	8,337	10,530

б) Определяем минимальное и максимальное значение признака.

тыс.руб.; тыс.руб.

в) Находим размах варьирования признака

тыс.руб.

г) Определяем число групп, на которые разбиваем выборочную совокупность (округление проводим до ближайшего целого)

k =7.

д) Определяем длину интервала по формуле

е) Определяем границы интервалов и группируем данные по соответствующим интервалам. Границы интервалов (, ), i=1,2,…,k, получаем следующим образом

; +h; .

Замечание. В данном случае за начало первого интервала принимаем , так как если воспользоваться формулой , то получим , что не имеет экономического смысла, то есть при определении границ интервала не стоит забывать об экономическом содержании задачи.

В процессе группировки определяем количество вариант, удовлетворяющих неравенствам , и строим интервальный вариационный ряд путем заполнения таблицы:

№ интервала	Границы интервала -	Частота	Накопленная частота
	0,502-1,935
	1,935-3,367
	3,367-4,800
	4,800-6,232
	6,232-7,665
	7,665-9,097
	9,097-10,530
	-		-

ж) На основе полученных данных строим статистический ряд распределения и его геометрические представления.

В пределах каждого интервала все значения признака приравниваем к его серединному значению ( + )/2 и считаем, что частота относится именно к этому значению. Необходимые вычисления производим в таблице:

№ Интер вала	Интервалы -		Частости	Накопленные частости	Относительная плотность распределения
	0,502-1,935	1,218	0,04	0,04	0,028
	1,935-3,367	2,651	0,1	0,14	0,070
	3,367-4,800	4,083	0,34	0,48	0,237
	4,800-6,232	5,516	0,22	0,7	0,154
	6,232-7,665	6,949	0,2	0,9	0,140
	7,665-9,097	8,381	0,08	0,98	0,056
	9,097-10,530	9,814	0,02		0,014
	__	__	1,00	__	__

Статистический ряд распределения образуют данные 2-го и 3-го столбцов таблицы. Для построения гистограммы распределения используются данные 1-го и 5-го столбцов, полигона -2-го и 5-го столбцов, кумуляты (функции распределения)– данные 1-го и 4-го столбцов.

Напомним, что для построения гистограммы по оси абсцисс откладываются частичные интервалы (, ), на каждом из которых строим прямоугольник высотой . Площадь ступенчатой фигуры, образуемой гистограммой, равна единице. Соединяя середины верхних оснований прямоугольников отрезками прямой, из гистограммы можно получить полигон распределения (рис. 8).

При построении кумуляты в точках, соответствующих правому концу интервалов, по оси ординат откладываются накопленные частности , которые затем соединяются ломаной линией (рис.9)

Рис 9. Кумулята распределения

2. Найдем выборочную среднюю, выборочную дисперсию, среднее квадратическое отклонение выборки, моду и медиану.

а) Вначале находим выборочное среднее, характеризующее центр распределения, около которого группируются выборочные данные, как взвешенное среднее

тыс.руб.

Обозначая далее , где , вычисляем отклонения варианты от среднего значения и заполняем таблицу:

№ п./п.
	1,218	0,04	-3,954	0,049	-0,158	0,625
	2,651	0,10	-2,521	0,265	-0,252	0,636
	4,083	0,34	-1,089	1,388	-0,370	0,403
	5,516	0,22	0,344	1,214	0,076	0,026
	6,949	0,20	1,776	1,390	0,355	0,631
	8,381	0,08	3,209	0,670	0,257	0,824
	9,814	0,02	4,642	0,196	0,093	0,431
	-	1,00	-	5,172	0,000	3,576

Дисперсия выборочного распределения: .

Среднее квадратическое отклонение .

В данном распределении модальным является интервал (3,367 – 4,800), так как ему соответствует наибольшая частота (). Значение моды определим по формуле:

.

Место медианы , поэтому медианным является интервал (4,800 – 6,232), так как в этом интервале находятся номера 25 и 26. Вычислим медиану:

.

3. Проверим гипотезу о соответствии имеющего статистического распределения нормальному закону.

Число наблюдений в крайних интервалах меньше 5, поэтому объединяем их с соседними. Получим:

Интервал	0,502 – 3,367	3,367 – 4,800	4,800 – 6,232	6,232 – 7,665	7,665 – 10,530
Частота,

Оценки параметров распределения вычислим по выборке:

;

,

где , , .

Плотность распределения вероятностей теоретического распределения на каждом интервале рассчитывается по формуле .

Расчеты выполним в табличной форме:

№ п./п.	Интервалы -
	0,502-3,367	0,14		-0,96	-0,500	-0,3315	0,1685	8,425	5,82
	3,367-4,800	0,34	-0,96	-0,21	-0,3315	-0,0832	0,2483	12,415	23,28
	4,800-6,232	0,22	-0,21	0,54	-0,0832	0,2054	0,2886	14,43	8,39
	6,232-7,665	0,20	0,54	1,30	0,2054	0,4032	0,1978	9,89	10,11
	7,665-10,530	0,10	1,30		0,4032	0,500	0,0968	4,84	5,17
	-	1,00	-	-	-	-	1,000		52,76

Вычисляем наблюдаемое значение критерия :

.

Число степеней свободы по выборке равно , где число интервалов, число параметров распределения, в нашем случае:

.

При уровне значимости и по таблице распределения находим . Так как , то нет оснований отвергнуть выдвинутую гипотезу.

4. Точечная оценка математического ожидания найдена при проверке гипотезы о соответствии распределения нормальному закону: (метод моментов).

Доверительный интервал для математического ожидания при известной дисперсии определяется из неравенства:

,

где определяется из уравнения .

Учитывая, что , получаем . По таблице находим . Тогда . Доверительный интервал для математического ожидания будет:

, то есть .

Задание 2. Имеются следующие данные о расходе бензина автомобилями некоторой марки:

Мощность двигателя, л.с.	Расход бензина, л. /100км.	Мощность двигателя, л.с.	Расход бензина, л. /100км.
	9,5 5,7 9,0 6,1 14,5 6,0 17,4 8,0 7,3 22,0		12,7 13,0 18,0 11,0 12,6 17,5 16,1 19,7 10,2 15,0

Требуется:

1. Оценить степень зависимости между переменными;

2. Найти уравнение линейной регрессии;

3. Интерпретировать полученную модель, сделать выводы.