Home - Rasfoiesc.com
Educatie Sanatate Inginerie Business Familie Hobby Legal
Doar rabdarea si perseverenta in invatare aduce rezultate bune.stiinta, numere naturale, teoreme, multimi, calcule, ecuatii, sisteme



Biologie Chimie Didactica Fizica Geografie Informatica
Istorie Literatura Matematica Psihologie

Statistica


Index » educatie » » matematica » Statistica
» Proiect Elemente de Statistica si Prelucrarea Datelor


Proiect Elemente de Statistica si Prelucrarea Datelor




Proiect

Elemente de Statistica si Prelucrarea Datelor




Cerinta:

In sectiunea barata a unui curs de apa s-au inregistrat debitele medii lunare pe durata a 100 de ani de observatii, ca in tabelul de date primit pentru luna de analizat.

a) Sa se ordoneze crescator datele de esantion si sa se calculeze frecventa empirica folosind relatia

pentru data de rang r din sirul ordonat.

b) Sa se claseze datele intr-un numar convenabil de clase de ecart egal, calculand frecventele absoluta, relativa si cumulata.

c) Sa se reprezinte grafic histograma, frecventa relativa si frecventa cumulata.

d) Sa se calculeze statisticile de esantion (medie, mediana, moda, abaterea medie absoluta, varianta, abatere standard, coeficient de variatie, cuartile, coeficient de asimetrie, coeficient de boltire).

e) Presupunand ca lacul alimenteaza o CHE avand caderea bruta H = 465 m, iar variatiile de nivel in lac sunt nesemnificative fata de H, sa se evalueze puterea hidraulica bruta lunara empirica data de relatia

(MW)

unde kg/m3, g = 9,81 m/s2, H (in m) sunt constante, Qi este debitul mediu (m3/s) in clasa i, fi este frecventa relativa a clasei i, iar n – numarul de clase.

f) Admitand ca randamentul global pe amenajare este si ca intreg stocul lunar afluent este uzinat, sa se afle productia medie lunara de energie

(MWh)

unde z este numarul de zile ale lunii si sa se gaseasca numarul mediu de ore de turbinare la debitul instalat mc/s.

g) Daca functia de densitate de probabilitate pentru debitul mediu lunar afluent este de tip Gamma cu 2 parametrii, adica

sa se gaseasca parametrii a si b cu metoda verosimilitatii maxime, unde este functia de parametru b

h) Sa se evalueze puterea hidraulica bruta lunara cu modelul probabilist

folosind functia de densitate f(Q) gasita anterior, precum si energia medie lunara corespunzatoare.

i) Utilizati testul hi – patrat pentru a verifica ipoteza nula ca functia de densitate gasita reda setul de date masurate, la nivel de semnificatie α = 0,005.

j) Care este riscul de respingere a lui H0, ea fiind adevarata ?

Rezolvare:

a)       Operatiunea de ordonare a datelor de esantion se poate face in ordinea

crescatoare sau descrescatoare a valorilor lor numerice, in functie de scopul urmarit in analiza.

In proiect ordonarea s-a facut in ordine crescatoare, pentru a determina distributiile de frecventa de la subpunctele urmatoare.

Pentru calculul asigurarii empirice este necesara ordonarea lor descrescatoare

Numarul de ordine al unei date oarecare din sirul ordonat poarte denumirea de rang.

Cind doua date au valori identice, rangurile lor se precizeaza arbitrar fie la rangul mediu (identic pentru ambele), fie la rangul corespunzator ordinii initiale din seria originala.

Valoarea de rang r din sirul ordonat se va nota . Pentru un sir ordonat crescator = si = .

Prin ordonare apare una dintre caracteristicile descriptive ale seriei de date si anume plaja (sau domeniul) in care se plaseaza valorile ei.

La ordonarea crescatoare, aceasta rezulta egala cu .

Cu sirul de date ordonat crescator si valoarea variabilei de rang r in sirul respectiv, exista diverse formule propuse pentru a evalua ceea ce se numeste frecventa empirica (in fapt frecventa cumulata) corespunzatoare valorii , care se pot exprima prin relatia generala: .

Tabel 1. Datele de intrare (debitele masurate pe luna septembrie):

Tabel 2. Ordonarea crescatoare a debitelor si calculul frecventei empirice:

Rang

Q[mc/s]

F(xr)

Rang

Q[mc/s]

F(xr)

Rang





Q[mc/s]

F(xr)

Rang

Q[mc/s]

F(xr)

b)       La alegerea numarului de clase, K, trebuie ca acesta sa nu fie prea mic (pierzand astfel multe informatii asupra formei distributiei), dar totusi suficient de mic pentru a permite o viziune sintetica asupra datelor analizate.

In functie de talia esantionului, se aleg intre 5 si 15 clase, dupa una din relatiile:

sau

Notand prin „k” indicele de clasa (k = l, 2,,K), apar urmatoarele definitii si relatii:

ecartul (sau amplitudinea) clasei hk ;

limita inferioara ak;

limita superioara bk si

valoarea centrala ck si

frecventa absoluta (numarul de aparitii) a clasei nk :

frecventa relativa a clasei f k :

frecventa cumulata pana la clasa k inclusiv Fk : ,iar . Frecventele se exprima uneori in procente.

De regula se prefera gruparea in clase de ecart constant si avand limitele de clasa alese cu valori convenabile (multiplii de 2, 5, 10, 100 etc.).

De asemenea limita inferioara si respectiv superioara (pentru clasele extreme) se fixeaza tinand seama:

de valorile extreme din sirul ordonat crescator,

de numarul de clase K si

de ecartul rezultat.

In proiect numarul de clase s-a ales ca fiind egal cu 8, astfel:

s-a calculat plaja = xmax – xmin = Qmax – Qmin = 15,03-1,71 = 13,32

s-a calculat ecartul: ecart = plaja/k= 13,32/8 = 1,68

In tabelele urmatoare se prezinta datele calculate la punctual b astfel:

o      tabel cu determinarea numarului de clase de ecart egale, limita inferioara si limita superioara fiecarei clase.

a1 = Qmin-0,07; b1 = a1 + ecart

a2 = b1; b2= a2 + ecart

o      tabel cu determinarea frecventei absolute, relative si cumulate.

Tabel 3. Determinarea plajei

k

plaja

ecart

Tabel 4. Determinarea numarului de clase de ecart egale

Interval

ai

bi

ci

nr.

[m3/s]

[m3/s]

[m3/s]

Tabel 5. Determinarea frecventelor cumulate, relative si absolute:

Interval

ai

bi

ci

ci

nk

fk

Fk

nr.

[m3/s]

[m3/s]

[m3/s]

[m3/s]



c)       Reprezentarea tabelara a distributiei de frecventa este utila pentru identificarea caracteristicilor unei colectii mari de date, dar adesea se prefera evidentierea acestor caracteristici prin reprezentari grafice.

Exista doua categorii importante de grafice si anume:

o      histogramele – realizate prin construirea unor dreptunghiuri succesive;

o      poligoanele – care se obtin unind puncte succesive prin segmente de linii drepte.

In cazul histogramelor, pe abcisa se reprezinta plaja de valori in care se incadreaza datele din sir, iar pe ordonata apare fie frecventa absoluta (numarul de aparitii) din fiecare clasa, fie frecventa relativa (normalizata sau exprimata in procente).

Ca regula generala , suprafata dreptunghiului corespunzator fiecarei clase trebuie sa fie proportionala cu efectivul (sau frecventa) ei. Din acest motiv la clasarea cu h constant, inaltimile dreptunghiurilor din histograma vor fi proportionale cu frecventele claselor.

In continuare sunt prezentate graficele frecventelor cumulate, absolute si relative, histograma cu clase de ecart egale si tabelele cu marimile necesare reprezentarilor grafice.

Fig 1. Graficul frecventei relative

Fig 2. Graficul frecventei absolute ( histograma)

Fig. 3. Graficul frecventei cumulate

d)       Masuri ale tendintei (pozitiei) centrale:

Media aritmetica (numita prescurtat media) unui set de date se noteaza cu si este data de: .

Mediana – notata – este definita ca valoarea fata de care jumatate dintre observatiile seriei de date sunt mai mari si respectiv cealalta jumatate sunt mai mici.

Se mai numeste si valoare echiprobabila sau cuartila de ordin 2.

Pentru un sir de date ordonate:

daca talia sirului N este numar impar, atunci mediana va fi egala cu data de rang , adica:

iar daca N este numar par, mediana se admite egala cu media datelor de ranguri N/2si respectiv N/2+1, adica:

Moda – notata – se defineste ca fiind valoarea care apare cel mai frecvent printre datele observate.

Se mai numeste si valoare dominanta, valoarea cea mai probabila sau valoare modala.

Moda poate sa nu fie unica intr-un set de date observate sau chiar poate sa nu existe.

Distributiile care au o singura valoare modala (cea mai frecventa) se numesc unimodale.

Daca insa doua valori numerice diferite se regasesc de acelasi numar de ori (cel mai mare) printre observatiile din set, este vorba despre o distributie bimodala.

Cand toate datele observate sunt diferite intre ele, in mod evident moda nu poate fi definita.

Daca setul de observatii este grupat pe clase, atunci se vorbeste de una sau mai multe clase modale.

Relatia intre medie, mediana si moda

Se presupune ca:

numarul de date din sir, N, este foarte mare

a fost posibila o clasare cu ecart foarte mic (astfel incat poligonul frecventelor poate fi aproximat printr-o curba continua si unimodala) relatia intre si depinde de alura distributiei de frecventa.

a.   

b.  

c.   

Pentru oricare dintre tipurile de distributie a), b) sau c) mediana este plasata astfel incat verticala prin imparte suprafata de sub graficul de frecventa in doua parti de suprafete egale (A1 = A2).

Moda corespunde abscisei pentru care frecventa relativa inregistreaza un maxim.

Cu aceste precizari:

pentru cazul a): << si se spune ca distributia are asimetrie pozitiva;

pentru cazul b): si se spune ca distributia este simetrica;

pentru cazul c): >> si se spune ca distributia are asimetrie negativa.

Abaterea medie absoluta – notata AMA– este definita ca media diferentelor absolute dintre fiecare data a sirului si media lui, adica:

Varianta – notata – este definita ca media patratelor diferentelor dintre fiecare data a sirului si media lui, adica:

Abaterea standard (sau abaterea patratica medie sau abaterea tip) se noteaza cu s si este egala cu radacina patrata din varianta, adica:

Deoarece abaterea standard are aceeasi dimensiune ca si variabila observata, ea este mult mai utila in practica in raport cu varianta si reprezinta caracteristica de dispersie cea mai sugestiva.

Coeficientul de variatie – notat cu - este definit ca raportul dintre abaterea standard si media sirului, adica:

Este o caracteristica adimensionala si poate fi utilizat la comparatii efectuate asupra unor serii diferite de date.

Intervalele intercuantile:

Se numesc cuantile de ordin k – cele k–1 valori care impart datele seriei in k clase de aceeasi frecventa (clase echiprobabile).

Cele 99 percentile impart seria in 100 clase de efectiv N/100

Cele 9 decile impart seria in 10 clase de efectiv N/10

Cele 3 cuartile si     impart seria in 4 clase de efectiv N/4

De regula, cuantilelele se estimeaza pe baza ogivei frecventelor cumulate (cum s-a explicat in legatura cu mediana - care este in fond cuartila de ordinul doi).

Intervalul intercuartile se obtine ca diferenta si este o masura a dispersiei mai putin sensibila la fluctuatiile de esantion decat amplitudinea (sau plaja).

Semnificatia percentilei – reprezinta valoarea sub care se plaseaza 70% dintre datele observate.

Decila este valoarea sub care se plaseaza 40% dintre datele sirului, iar cuartila corespunde valorii sub care se regasesc 25% dintre date.

Caracteristica de asimetrie a unei distributii de frecventa se evalueaza prin coeficientul de asimetrie propus de Fisher:

Se mai poate scrie si:, iar daca se adimensionalizeaza datele seriei in raport cu media si se introduce variabila modul , i=1, 2, . .N, atunci devine: .

Alta masura a asimetriei, propusa de Pearson, este coeficientul Pearsonian de asimetrie dat de:

iar Yule propune coeficientul cuartil de simetrie definit prin: in care evident .

Coeficientii si sunt mai putin sensibili la fluctuatii de esantion.

O alta caracteristica de forma se refera la boltirea (sau aplatisarea) graficului distributiei de frecventa.

Dupa Pearson coeficientul de boltire este definit prin : ,iar dupa Fisher prin relatia: , in care pentru distributia normala (se va detalia in alt capitol).

Pentru aceeasi caracteristica, Kelly propune un coeficient calculat pe baza cuartilelor, cu relatia:, unde d1 si d9 sunt decilele corespunzatoare.   

Tabel 6. Calculul statisticilor de esantion

Media aritmetica

 

Mediana

 

Moda

 

AMA

 

Varianta

 

Abaterea standard

 

Coef. de variatie

 

q1

q2

q3

m3

s^3

Cs

asimetrie Fisher

a2

asimetrie Pearson

a3

asimetrie Yule

m4

b1

boltire Pearson

b2

boltire Fisher

e)       Se doreste determinarea puterii brute lunare empirice, pentu o cadere H= 465m.

Puterea bruta se calculeaza cu realatia: P = [mw], unde:

P – puterea ce se doreste a fi determinate [MW]

ρ – densitatea apei [kg/mc]

H – inaltimea bruta [m]

Qi – debitul mediu calculate pe fiecare clasa de ecart

g – accelearatia gravitational [m/s2]

n – numarul de clase.

Tabel 7. Debitele medii calculate pe fiecare clasa de ecart si puterea bruta lunara

Interval

ci

P

nr.

[m3/s]

[MW]

P = 31,0484 [MW]

f)        Se cere determinarea productie medie de energie lunara pentru un randament η= 88%, in conditia turbinarii totale a debitului mediu afluent.

E = 24ZPη [MWh], unde:

E – energia [MWh]

Z – numarul de zile din luna de calcul (30 - luna septembrie)

P – puterea determinata la punctul anterior [MW]

η – randamentul global [%].

E = 19672,28 [MWh]

Se mai cere sa se gaseasca numarul de ore mediu de turbinare pentru un debit instalat Qinst = 40 [m3/s].

t = (24 * Z * Qafl)/Qinst;

Qafl = (ci*fk)/100 ;

Interval

ci

fk

Qafl

nr.

[m3/s]

[m3/s]

t = (24*30*6,8064)/40 = 122,5152 ore

g)       Metoda verosimilitati maxime: este una dintre cele mai frecvent folosite metode de estimare a parametrilor ai unei legi de probabilitate de forma generala , pornind de la observatiile unui esantion de n valori care sunt realizari ale V.A. X si pentru care se urmareste particularizarea expresiei lui .

Se numeste functie de verosimilitate si se noteaza prin L produsul:

, care reprezinta densitatea de repartitie comuna a variabilelor de selectie.

Exemple de aplicare a metodei verosimilitatii maxime:

Legea Poisson

Legea binomiala

Legea de distributie normala

Legea log-normala de parametri a si b cu functia de densitate:

,procedand ca mai sus, se gasesc estimatorii de verosimilitate maxima: si

In cadrul prezentului proiect s-a utilizat pentru rezolvarea acestei cerinte un limbaj de programare ( Turbo Pascal) cu care s-au aflat cei doi parametri „a” si „b”.

a = 0,839

b = 5,675

Tabel 8. Calculul functiei de densitate de probabilitate

Q

f(Q)

Q

f(Q)



h)       Se cere determinarea puterii hidraulice brute si energiei medii corespunzatoare folosind functia de densitate f(Q) determinata la punctul „g”.

P = 10-6 ρgQH∙f(Q)∙dQ

Determinarea puterii si a energiei brute s-a realizat tot cu ajutorul limbajului de programare Turbo Pascal, folosindu-ne de parametrii „a” si „b” obtinuti anterior.

Astfel a rezultat:

Pb = 30,86 MW

n = 30 zile

El = 19549,74 MWh

Interval

ai

bi

ci

fr

ft

i)        Testul hi-patrat - se poate aplica atat V.A. continue, cat si discrete, fiind adecvat in urmatoarele situatii:

Cand ipoteza nula precizeaza complet legea teoretica de probabilitate si se compara frecventele cumulate observate cu cele date de modelul teoretic (utilizare ca test de conformitate);

Cand ipoteza nula precizeaza doar forma legii teoretice in timp ce estimarile parametrilor ei trebuie obtinute separat, atat pentru executarea testului, cat si pentru utilizarea ulterioara a distributiei, daca este acceptata (test de ajustare sau de concordanta).

Dezavantajul lui major – pentru a fi edificator este necesar ca talia N a esantionului de date observate sa fie suficient de mare.

Principiul testului se bazeaza pe comparatia, pentru o clasa data de valori, a numarului de aparitii observate, , cu numarul de aparitii corespunzator functiei teoretice testate, pentru clasa respectiva, notat .

In cadrul lui se verifica daca suma patratelor diferentelor dintre si ramane in limite rezonabile, de ordinul de marime al fluctuatiilor de esantionare plauzibile.Pentru N suficient de mare, estimatorul de test notat prin si dat de relatia: este o V.A. de lege cu grade de libertate, K fiind numarul de clase utilizate in testare.

Numarul gradelor de libertate,, depinde de tipul testului:

Daca valorile parametrilor ai legii teoretice sunt cunoscute cu precizie (test de conformitate), atunci .

Daca se folosesc estimari ale parametrilor (test de concordanta), atunci , cu p – numarul de parametri.

Puterea testului este maxima daca numerele de aparitie teoretice, sunt egale pentru toate clasele si, in plus, .

Pasii concreti ai procedurii de testare sunt urmatorii:

  1. Se determina numarul de clase ;
  2. Se defineste ecartul claselor echiprobabile (de acelasi

efectiv) prin ;

  1. Rezulta numarul teoretic de aparitii pe clasa (constant)

cu relatia . In acest caz, expresia lui se modifica de la forma (8.1) la

,

  1. Se gasesc limitele claselor si , functie de

domeniul pe care se intind datele de esantion. De ex. - , pentru , vor fi cuantilele pentru care . Evident ca , iar si , cu si valorile extreme din setul de date observate;

  1. Se determina numarul de aparitii observate, in fiecare

clasa si se calculeaza cu relatia (8.3);

  1. Se determina numarul de grade de libertate , functie de

tipul testului;

Se calculeaza cuantila pentru nivelul de semnificatie α ales sau se calculeaza probabilitatea critica - egala cu riscul de a gresi prin respingerea ipotezei nule .

Programul Test_hi2 efectueza testul de concordanta pentru legi teoretice cu doi parametri – de forma generala - si anume: legea normala , legea log-normala , legea Gamma si legea Weibull .

Testul hi-patrat se poate aplica si folosind clase de ecart egal dupa X , in locul claselor echiprobabile ca frecventa. In programul Test_hi2 nu se prevede aceasta varianta (gasirea valorii numerice a lui fiind mai complicata).

Procedura de testare hi-patrat se poate folosi si pentru a testa ipoteza independentei a doua variabile aleatoare.

Pentru efectuarea testului se aleg esantioane aleatoare independente de talii din cele k populatii si se aranjeaza datele ca frecvente observate.

In proiectul nostru verificarea cu testul hi-patrat se face cu ajutorul limbajului de programare Turbo Pascal.

Tabel 9. Limite de clase si numar de aparitii

clasa

ai = xinf

b = xsup

ci

nk

fk

Fk

j)        Pentru pragul α = 0,05, a rezultat cu ajutorul programului de calcul Turbo Pascal

Hiobs= 14

Hicrit = 27,588

Asadar ipoteza se accepta.

Risc asumat daca refuz Ho: 66.71 %




loading...




Politica de confidentialitate


Copyright © 2020 - Toate drepturile rezervate

Statistica


Statistica