Исследование неравномерности пассажиропотоков дальнего назначения

На рис. 8 представлена гистограмма распределения пассажиропотока, построенная на основе таблицы 3. Согласно ГОСТ Р ИСО 5479-2002. [4] для визуального определения отклонения распределения вероятностей от нормального рекомендуется использовать нормальный вероятностный график.

Стандартный нормальный вероятностный график строится следующим образом. Сначала все значения упорядочиваются по рангу. По этим рангам рассчитываются значения z (т.е. стандартизованные значения нормального распределения) в предположении, что данные имеют нормальное распределение. Эти значения z откладываются по оси Y графика. Если наблюдаемые значения (откладываемые по оси X) распределены нормально, то все значения на графике должны попасть на прямую линию. Если значения не являются нормально распределенными, они будут отклоняться от линии. Если данные располагаются относительно линии определенным образом (например, в виде буквы S), предположение о нормальности распределения случайной величины отвергается.

Значение zj для j-гo ранга переменной с N наблюдениями вычисляется по формуле:

(7)

где F-1 есть обратная функция нормального распределения (превращающая нормальную вероятность p в нормальное значение z);

N – количество наблюдений;

j – ранг переменной (последовательное число, определяющее специальное наблюдение в выборке, отсортированной по значениям наблюдений, и поэтому отражающее порядковую связь данного наблюдения с другими в выборке. В зависимости от порядка сортировки (восходящий или нисходящий), высшие ранги представляют высшие значения [то есть восходящие ранги, нижнее значение определяется рангом 1, и высшее значение определяется последним (высшим) рангом] или высшие ранги представляют нижние значения (то есть нисходящие ранги, высшее значение определяется рангом 1)).

Нормальный вероятностный график представлен на рисунке 9.

Рис. 8 График распределения пассажиропотока

Рис. 9 Нормальный вероятностный график

Критерий Колмогорова для простой гипотезы является наиболее простым критерием проверки гипотезы о виде закона распределения. Он связывает эмпирическую функцию распределения c функцией распределения F(x) непрерывной случайной величины X.

Пусть x1,x2,…,xn–конкретная выборка из распределения с неизвестной непрерывной функцией распределения F(x) и– эмпирическая функция распределения. Выдвигается простая гипотеза H0: F(x) = F0(x) (альтернативная H1: F(x) F0 (x), x).

Сущность критерия Колмогорова состоит в том, что вводят в рассмотрение функцию

(8)

называемой статистикой Колмогорова, представляющей собой максимальное отклонение эмпирической функции распределения от гипотетической (т.е. соответствующей теоретической) функции распределения .

Колмогоров доказал, что при закон распределения случайной величины независимо от вида распределения с.в. Xстремиться к закону распределения Колмогорова:

(9)

где, – функция распределения Колмогорова, для которой составлена таблица 4, её можно использовать для расчетов уже при

Таблица 4

Популярное на сайте:

Наименование
Ед. Изм. Всего по АТП 1. Топливо, всего Л 2 в т.ч. по линейным нормам Л 3 на транспортную работу или на ездки Л 4 в зимний период Л 5 на внутри гаражные нужды Л 6. Моторное масло Л 7. Пластичная смазка КГ 8 Трансмиссионное масло' Л 9 Спец.масла л 9. Обтирочный материал КГ 10 Автошины Ед ...

Описание принципиальных схем авторских свидетельств и патентов на уплотнения гидроцилиндров
В мировой практике накоплен большой опыт применения силовых гидроцилиндров в качестве исполнительных элементов гидроприводов. Наряду с определенными преимуществами по сравнению с механическим, электрическим и пневматическим приводами, гидропривод имеет и некоторые недостатки, к которым в первую оче ...

Расчет потребного количества автобусов на маршруте по часам суток
Расчетное количество автобусов по часам суток рассчитывают на участке с максимальным пассажиропотоком в одном направлении по формуле Аi = (Qmax·tоб∙Kвн):∩общ, (3.7) где Аi – потребное количество автобусов; Qmax – максимальный пассажиропоток на участке маршрута, tоб – время оборота, ...