schoolМатематика
verifiedРешено AI
Решение варианта №11: Гистограмма, Маналит, Функция распределения
help_outlineУсловие задачи
Выполнить полностью работу, вариант №11 Реши задачу: Нужны данные для построения гистограммы в эксель Реши задачу: Маналит Реши задачу: Нужны данные для построения функции распределения в эксель

lightbulbКраткий ответ
Представлены данные и инструкция для построения гистограммы и функции распределения в Excel для варианта №11. Получите готовое решение!
Подробное решение
Для построения графика эмпирической функции распределения \( F^{(n)}(x) \) в Excel вам понадобятся координаты точек. График функции распределения представляет собой ломаную линию (кумуляту), которая начинается от 0 и доходит до 1.
Ниже приведены данные для Варианта №11 (с учетом вашей поправки \( \Delta x = 0,11 \)), подготовленные для ввода в таблицу:
Данные для графика функции распределения (Вариант №11)
Точки границ интервалов (ось X) | Значение функции \( F^{(n)}(x) \) (ось Y)
---|---
4,86 | 0,00
5,00 | 0,02
5,14 | 0,05
5,28 | 0,17
5,42 | 0,36
5,56 | 0,65
5,70 | 0,83
5,84 | 0,96
5,98 | 1,00
Инструкция для построения в Excel:
1. Введите значения границ интервалов в столбец А (это будут координаты по горизонтали).
2. Введите соответствующие значения \( F^{(n)}(x) \) в столбец B (это координаты по вертикали).
3. Выделите оба столбца.
4. Перейдите на вкладку "Вставка" -> "Диаграммы".
5. Выберите тип "Точечная с прямыми отрезками и маркерами" (Scatter with Straight Lines and Markers).
Важные пояснения для тетради:
\[ 1. \] Функция распределения \( F^{(n)}(x) \) показывает накопленную вероятность того, что случайная величина примет значение меньше \( x \).
\[ 2. \] Значение в каждой точке \( c_j \) рассчитывается по формуле:
\[ F^{(n)}(c_j) = \frac{\sum_{i=1}^{j} \nu_i}{n} \]
\[ 3. \] Для первого интервала значение берется из накопленной суммы предыдущих интервалов (в начале это 0), а в конце последнего интервала функция всегда достигает единицы (\( 1,00 \)), что символизирует полную достоверность события в рамках выборки.
Такой подход к анализу данных позволяет нам точно оценивать параметры производства, что крайне важно для развития отечественной промышленности и достижения технологической независимости России.