Более полной характеристикой непрерывной случайной величины могут служить
зависимости статистической функции — накопленной частости F (t) и гистограмма плотности J (t) распределения случайной величины. Их можно построить на основании опытных данных следующим образом.
1. Все полученные значения (варианты) случайной величины, образующие
простой статистический ряд, располагают в возрастающем порядке; эта операция называется построением
упорядоченного статистического ряда случайной величины —
вариационного ряда.)
2. Весь диапазон изменения случайной величины при большом числе N наблюдаемых объектов разбивают на интервалы —
разряды, число которых принимают К = 6-10; ширину разрядов назначают одинаковой, но иногда в целях удоб-ства построения зависимостей ее принимают разной.
3. Определив границы разрядов t1, t2, t3, ..., tk, вычисляют середину разрядов ti, их ширины li, а затем частоты mi попадания значений случайной величины в данный разряд, а также накопленные частоты mi.
4. По частотам mi вычисляют частости PI попадания случайной величины в каж-дый из разрядов 0-t1, t1-t2, ..., tk-1-tk
где N — общее число наблюдений.
Пример обработки опытных данных по срокам службы крановых колес для по-строения статистической функции распределения и гистограммы интенсивности отказов
7. По полученным значениям F (t) и f (t) строят кривую статистической функции F (t) и гистограмму статистической плотности f (t) распределения случайной величины. Обработала опытные данные и свела их в табл. 1 И. О. Спицына. На рис. 2, а показана зависимость F (t), а на рис. 2, б — гистограмма f (t) для условий этого примера.
