Статистические методы обработки и анализа экспериментальных данных (В.Д.)

Заданный массив данных

Стр. 32; Столбцы 3-4; Январь-Февраль

пример во вложении

1. Формирование и описание массива экспериментальных данных.

2. Вычисление статистических характеристик массива (среднее арифметическое значение, дисперсия, среднее квадратическое отклонение, мода, медиана, асимметрия, эксцесс).

3. Построение гистограммы плотности распределения. Графическое сравнение гистограммы с предполагаемым законом распределения генеральной совокупности.

4. Построение доверительных интервалов для среднего значения и дисперсии в случае нормального распределения.

5. Проверка гипотезы о законе распределения генеральной совокупности по критерию Пирсона.

6. Регрессионный анализ исследуемой зависимости.

7. Основные результаты и выводы.

Курсовая работа выполняется с применением пакета прикладных программ MathCad.