Установить вид распределения. Для этого определить значение асимметрии А и эксцесса Е. А) нормальное распределение (Гауссово), асимметрия А=0 и эксцесс Е=0 Б) распределение с эксцессом Е>0; В) распределение с асимметрией А > 0. № вариант а Время реакции

Добавлена: 12.05.2026
Обновлена: 12.05.2026
Предмет: Статистика
Автор: Кэмп

#Прикладная статистика в экономике
#Статистическое моделирование

Условие:

Установить вид распределения. Для этого определить значение асимметрии А и эксцесса Е. А) нормальное распределение (Гауссово), асимметрия А=0 и эксцесс Е=0 Б) распределение с эксцессом Е>0; В) распределение с асимметрией А > 0.

\text{А} = \frac{1}{N \cdot \text{Д}^3} \sum (x_i - \bar{x})^3

\text{Е} = \frac{1}{N \cdot \text{Д}^2} \sum (x_i - \bar{x})^4

№ вариант а Время реакции диспетчера в мс, в часы дежурства 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 170 140 140 180 200 180 200 210 220 220 190 230 220 2 160 140 150 140 150 180 140 170 160 180 200 215 210 3 170 190 160 190 130 110 170 130 180 210 220 225 190 4 110 100 110 130 160 150 190 200 180 190 200 170 180 5 150 130 140 160 210 120 200 150 170 150 190 130 120 6 160 170 140 120 170 160 150 170 160 180 140 110 170 7 130 140 140 150 170 210 130 190 130 170 160 165 160 8 120 110 100 140 130 120 120 200 170 120 120 190 110 9 190 160 190 220 200 150 160 150 200 130 155 230 135 10 140 120 120 140 100 170 210 125 160 130 215 220 180

Решение:

Для определения асимметрии (А) и эксцесса (Е) распределения, нам необходимо сначала рассчитать среднее значение (М), стандартное отклонение (σ) и использовать их для вычисления А и Е.

Шаг 1: Соберем все данные в один массив.

Шаг 2: Рассчитаем среднее значение (М):
М = (Σx) / N, где Σx - сумма всех значений, N - количество значений.

Шаг 3: Рассчитаем стандартное отклонение (σ):
σ = √(Σ(xi - М)² / N), где xi - каждое значение.

Шаг 4: Рассчитаем асимметрию (А):
А = (Σ(xi - М)³ / N) / σ³.

Шаг 5: Рассчитаем эксце...

Внутри — полный разбор, аргументация, алгоритм решения, частые ошибки и как отвечать на каверзные вопросы препода, если спросит

Попробуй решить по шагам

Попробуй один шаг и продолжи в режиме обучения или посмотри готовое решение

Какое из следующих утверждений верно относительно коэффициента эксцесса (Е) и его связи с формой распределения данных?

Положительный эксцесс (Е > 0) указывает на то, что распределение имеет более пологие «хвосты» и менее выраженный пик по сравнению с нормальным распределением.

Отрицательный эксцесс (Е < 0) означает, что распределение имеет более острый пик и более тяжёлые «хвосты», чем нормальное распределение.

Нулевой эксцесс (Е = 0) соответствует нормальному распределению, которое является мезокуртотическим, то есть имеет умеренную остроту пика и толщину «хвостов».