Исследование неравномерности пассажиропотоков дальнего назначения

Страница 4

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.

Описание: H:\Распределение пасс.потока(нужный!!!).jpg

Рис. 8 График распределения пассажиропотока

Описание: H:\Норм.вероятностный (нужный!!!).jpg

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

α

0,1

0,05

0,02

0,01

0,001

x0

1,224

1,358

1,520

1,627

1,950

Страницы: 1 2 3 4 5

Популярное на сайте:

Замена амортизаторов на японском автомобиле
Исправно работающая подвеска - залог не только комфорта при движении на автомобиле, но еще и один из основных аспектов безопасности. Неисправные амортизаторы могут привести к порче и повышенному износу основных деталей подвески и рулевого управления. Как следствие, машина теряет устойчивость на дор ...

Rolfo
Акционерная компания ROLFO S.p.A. была основана в 1885 году и уже более 120 лет является одной из ведущих компаний в области производства автотранспортной техники. Старая мастерская, основанная Джоржио Рольфо, в которой создавались телеги и повозки, превратилась в одну из самых больших групп в комм ...

Расчет числовых характеристик распределения случайных величин
Более полное, а главное, обобщенное представление о результатах эксперимента дают не абсолютные, а относительные (удельные) значения полученных данных. Так, вместо абсолютных значений числа экспериментальных данных ni, целесообразно подсчитать долю рассматриваемых событий в интервале, приходящихся ...

Главное меню

Copyright © 2026 - All Rights Reserved - www.transpostand.ru