Курсовая работа по дисциплине: «Теория вероятности и математическая статистика»




НазваниеКурсовая работа по дисциплине: «Теория вероятности и математическая статистика»
страница1/8
Дата публикации01.07.2013
Размер0,6 Mb.
ТипКурсовая
pochit.ru > Экономика > Курсовая
  1   2   3   4   5   6   7   8
Московский Государственный Строительный Университет
Институт фундаментального образования

Факультет общенаучных кафедр


Курсовая работа по дисциплине:

«Теория вероятности и математическая статистика»

Выполнил:

Студент ИФО 3-2 Мацкевич С.М.

Проверила:

Доцент Кирьянова Л.В.

Москва 2010

Описание

Данная работа рассматривает выборку зарубежных фильмов, выпущенных в период с 1990 года по 2000 год. Для этих фильмов учитываются характеристики:

  1. Год выпуска

  2. Бюджет (с учетом маркетинга)

  3. Сборы (мировые)

  4. Рейтинг IMDB – Internet Movie Data Base (imdb.com)

  5. Количество наград международных конкурсов (Каннский фестиваль, Оскар, Берлинский фестиваль, Премия MTV, Британская кинопремия и т.д.)

  6. Кто режиссёр

  7. Откуда режиссёр

  8. Где фильм снимали

Часть 1:

  • Провести первичный анализ данных

  • Построить гистограмму и полигон частот

  • Найти выборочные характеристики

  • Провести интервальное оценивание параметров

  • Задать и проверить гипотезу о виде распределения

Часть 2:

На основе этих данных будет произведен расчет и предположены несколько гипотез:

  1. Зависимость рейтинга IMDB от бюджета и сборов

  2. Зависимость количества наград от бюджета и сборов

Для проверки этих гипотез будут проведены следующие анализы:

  • Корреляционный анализ

  • Регрессионный анализ


Первая часть

Значения:

^ Бюджет зарубежных фильмов 1990-2000 годов

1

55 000 000

43

60 000 000

85

3 500 000

2

80 000 000

44

54 000 000

86

31 000 000

3

30 000 000

45

30 000 000

87

5 000 000

4

90 000 000

46

70 000 000

88

35 000 000

5

17 000 000

47

60 000 000

89

1 000 000

6

50 000 000

48

20 000 000

90

85 000 000

7

20 000 000

49

60 000

91

9 000 000

8

25 000 000

50

7 000 000

92

10 000 000

9

75 000 000

51

11 000 000

93

7 000 000

10

33 000 000

52

22 000 000

94

20 000 000

11

70 000 000

53

500 000

95

80 000 000

12

200 000 000

54

10 000 000

96

48 000 000

13

23 000 000

55

57 563 264

97

5 500 000

14

31 130 999

56

70 000 000

98

30 000 000

15

93 000 000

57

50 000 000

99

80 000 000

16

130 000 000

58

43 000 000

100

12 500 000

17

170 000 000

59

1 000 000







18

71 500 000

60

1 000 000







19

80 000 000

61

500 000







20

63 000 000

62

1 000 000







21

10 000 000

63

9 000 000







22

10 000 000

64

25 000 000







23

11 000 000

65

30 000 000







24

60 000 000

66

80 000 000







25

8 000 000

67

14 000 000







26

10 000 000

68

50 000 000







27

90 000 000

69

45 000 000







28

10 000 000

70

11 000 000







29

190 000 000

71

4 400 000







30

4 000 000

72

35 000 000







31

1 400 000

73

25 000 000







32

44 000 000

74

80 000 000







33

33 000 000

75

65 000 000







34

63 000 000

76

32 000 000







35

29 000 000

77

500 000







36

18 500 000

78

110 000 000







37

52 000 000

79

37 000 000







38

20 000 000

80

2 500 000







39

90 000 000

81

2 000 000







40

500 000

82

45 000 000







41

135 000 000

83

5 000 000







42

20 000 000

84

1 000 000







Теория

Объем выборки – это количество проведенных измерений или наблюдений.

Вариационный ряд – это упорядоченные по возрастанию числовые значения элементов выборки.

^ Статистическая совокупность – это совокупность предметов или явлений, объединенных каким-либо общим признаком.

Генеральная совокупность – это совокупность объектов или явлений, все элементы которой подлежат изучению при статистическом анализе.

^ Выборочная совокупность (выборка) – это множество результатов наблюдений, случайно отобранных из генеральной совокупности.

Размах выборки – это разность где выбранные точки называются экстремальными значениями (только для отсортированных данных).

Интервалом варьирования называется промежуток между экстремальными значениями.

Составим интервальную таблицу частот. Обычно число интервалов группировки рассчитывают по формуле Стерджеса:



Ширина интервала равна:



Частота это число, равное количеству элементов, попавших в данный интервал. Сумма всех частот должна равняться объему выборки:



^ Относительная частота – это отношение частоты к объему выборки, т.е. .

Относительная накопленная частота – это отношение количества элементов, оказавшихся меньше какого-то определенного значения, к объему выборки.

Расчет

Запишем число интервалов группировки по формуле Стёрджеса



Ширина интервала равна



Частоту посчитаем как количество значений, попавших в каждый интервал.

Относительную частоту возьмем по формуле , то есть отношение частоты к объему выборки.

Накопленная частота – это отношение количества элементов, оказавшихся меньше какого-то определенного значения, к объему выборки.
Таблица сгруппированных данных:




Интервал

Середина интервала

Частота

Относительная частота

Накопленная частота

№1

(60 000, 26 560 000]

13 280 000

47

0,47

0,47

№2

(26 560 000, 53 060 000]

39 810 000

22

0,22

0,69

№3

(53 060 000, 79 560 000]

66 310 000

14

0,14

0,83

№4

(79 560 000, 106 060 000]

92 810 000

11

0,11

0,94

№5

(106 060 000, 132 560 000]

119 310 000

2

0,02

0,96

№6

(132 560 000, 159 060 000]

145 810 000

1

0,01

0,97

№7

(159 060 000, 185 560 000]

172 310 000

1

0,01

0,98

№8

(185 560 000, 212 060 000]

198 810 000

2

0,02

1

Представим эти данные графически с помощью гистограммы и полигона частот.

Гистограмма – это способ графического представления табличных данных некоторого показателя в виде прямоугольников, площади которых пропорциональны. При построении гистограммы мы на каждом интервале строим прямоугольник площадью , то есть высота прямоугольника . Таким образом, общая площадь равна единице. С увеличением объема выборки и уменьшением длины интервала гистограмма будет приближаться к кривой плотности распределения, поэтому гистограмму используют в качестве оценки для плотности распределения.

^ Полигон частот – это ломаная, концы отрезков которой имеют координаты .

  1   2   3   4   5   6   7   8

Похожие:

Курсовая работа по дисциплине: «Теория вероятности и математическая статистика» iconКурсовая работа по дисциплине: «Теория вероятности и математическая статистика»
Древние египтяне использовали их как часть религиозных ритуалов. В основном пахучие травы применялись в бальзамах, различных кремах...
Курсовая работа по дисциплине: «Теория вероятности и математическая статистика» iconКурсовая работа по дисциплине: «Теория вероятности и математическая статистика»
К началу 2009 численность населения планеты составила 6,6 млрд человек. Согласно демографическим исследованиям, численность населения...
Курсовая работа по дисциплине: «Теория вероятности и математическая статистика» iconПрограмма дисциплины теория вероятностей и математическая статистика...
Рабочая программа дисциплины "Теория вероятностей и математическая статистика" предназначена для студентов 1 курса
Курсовая работа по дисциплине: «Теория вероятности и математическая статистика» iconПрограмма дисциплины теория вероятностей и математическая статистика...
Рабочая программа дисциплины "Теория вероятностей и математическая статистика" предназначена для студентов 2 курса
Курсовая работа по дисциплине: «Теория вероятности и математическая статистика» iconПрограмма дисциплины теория вероятностей и математическая статистика...
Рабочая программа дисциплины "Теория вероятностей и математическая статистика" предназначена для студентов 1 курса
Курсовая работа по дисциплине: «Теория вероятности и математическая статистика» iconПрограмма дисциплины теория вероятностей и математическая статистика...
Рабочая программа дисциплины "Теория вероятностей и математическая статистика" предназначена для студентов 3 курса
Курсовая работа по дисциплине: «Теория вероятности и математическая статистика» iconПрограмма дисциплины теория вероятностей и математическая статистика...
Рабочая программа дисциплины "Теория вероятностей и математическая статистика" предназначена для студентов 1 курса
Курсовая работа по дисциплине: «Теория вероятности и математическая статистика» iconЗадачник-минимум по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика»...
Операции со случайными событиями. Классическое, статистическое и геометрическое определение вероятности. Элементы комбинаторики:...
Курсовая работа по дисциплине: «Теория вероятности и математическая статистика» iconКурсовая работа по дисциплине «Экономическая теория»

Курсовая работа по дисциплине: «Теория вероятности и математическая статистика» iconВопросы к экзамену по курсу «теория вероятностей и математическая статистика»
Известные дискретные распределения: Бернулли, биномиальное, геометрическое и Пуассона
Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2019
контакты
pochit.ru
Главная страница