Студопедия КАТЕГОРИИ: АвтоАвтоматизацияАрхитектураАстрономияАудитБиологияБухгалтерияВоенное делоГенетикаГеографияГеологияГосударствоДомЖурналистика и СМИИзобретательствоИностранные языкиИнформатикаИскусствоИсторияКомпьютерыКулинарияКультураЛексикологияЛитератураЛогикаМаркетингМатематикаМашиностроениеМедицинаМенеджментМеталлы и СваркаМеханикаМузыкаНаселениеОбразованиеОхрана безопасности жизниОхрана ТрудаПедагогикаПолитикаПравоПриборостроениеПрограммированиеПроизводствоПромышленностьПсихологияРадиоРегилияСвязьСоциологияСпортСтандартизацияСтроительствоТехнологииТорговляТуризмФизикаФизиологияФилософияФинансыХимияХозяйствоЦеннообразованиеЧерчениеЭкологияЭконометрикаЭкономикаЭлектроникаЮриспунденкция |
Проверка гипотезы о нормальном распределении случайной величины по критерию Пирсона
Для проверки гипотезы о нормальном распределении случайной величины Х сравнивают между собой экспериментальные и теоретические частоты по критерию Пирсона: (1.33) Критерий Пирсона определяет меру расхождения между выборочными данными и теоретическими, определяемыми в соответствии с высказанной гипотезой о распределении случайной величины Х. Если экспериментальные вероятности pi совпадут с теоретическими , то значение x2 равно нулю. Чем ближе значение x2 к нулю, тем с большей вероятностью можно будет принять гипотезу о предполагаемом распределении. Статистика имеет распределение с V=k-r-1 степенями свободы, где число k – число интервалов эмпирического распределения, r – число параметров теоретического распределения, вычисленных по экспериментальным данным. Для нормального распределения число степеней свободы равно V=k-3. В теории математической статистики оказывается, что проверку гипотезы о модели закона распределения по критерию Пирсона можно делать только в том случае, если выполняются следующие неравенства: n>50, где i=1,2,3,… Из результатов вычислении, приведённых в таблице 1.7 следует, что необходимое условие для применения критерия согласия Пирсона не выполнены, т.к. в некоторых группах . Поэтому те группы вариационного ряда, для которых необходимое условие не выполняется, объединяют с соседними и, соответственно, уменьшают число групп, при этом частоты объединённых групп суммируются. Так объединяют все группы с частотами до тех пор, пока для каждой новой группы не выполнится условие . При уменьшении числа групп для теоретических частот соответственно уменьшают и число групп для эмпирических частот. После объединения групп в формуле для числа степеней свободы V=k-3 в качестве k принимают новое число групп, полученное после объединения частот. Результаты объединения интервалов и теоретических частот приведены в таблице 1.5. Таблица 1.5 - Результаты объединения интервалов и теоретических частот
Результаты вычислений из таблицы 1.5 можно используют для проверки гипотезы о нормальном распределении с помощью критерия Пирсона. Процедура проверки гипотезы о нормальном распределении случайной величины Х выполняется в следующей последовательности: 1. Задаёмся уровнем значимости или одним из следующих значений , , . 2. Вычисляем наблюдаемое число критерия, используя экспериментальные и теоретические частоты из таблицы 1.5
3. Для выбранного уровня значимости по таблице распределения находят критические значения при числе степеней свободы V=k-3, где k – число групп эмпирического распределения. 4. Сравнивают фактически наблюдаемое критическим , найденным по таблице 1.3, и принимаем решение: А) Если , то выдвинутая гипотеза о теоретическом законе распределения отвергается при заданном уровне значимости. Б) Если , то выдвинутая гипотеза о теоретическом законе распределения не противоречит выборке наблюдений при заданном уровне значимости, т.е. нет оснований отвергать гипотезу о нормальном распределении, т.к. эмпирические и теоретическое частоты различаются незначительно (случайно). При выбранном уровне значимости и числе групп k=5, число степеней свободы V=2. По таблице 1.3 для и V=2 находим . В результате получаем: Для , которое нашли по результатам вычислений, приведённых в таблице 1.8, имеем Следовательно, выдвинутая гипотеза о теоретическом законе распределения не противоречит выборке наблюдений при заданном уровне значимости, т.е. нет оснований отвергать гипотезу о нормальном распределении. При выбранном уровне значимости получаем: Следовательно, нет оснований отвергать гипотезу о нормальном распределении при заданном уровне значимости . При выбранном уровне значимости получаем: Следовательно, нет оснований отвергать гипотезу о нормальном распределении при заданном уровне значимости . При выбранном уровне значимости получаем: Следовательно, выдвинутая гипотеза о теоретическом законе распределения не противоречит выборке наблюдений при заданном уровне значимости, т.е. нет оснований отвергать гипотезу при выборочном уровне значимости .
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2018-04-12; просмотров: 210. stydopedya.ru не претендует на авторское право материалов, которые вылажены, но предоставляет бесплатный доступ к ним. В случае нарушения авторского права или персональных данных напишите сюда... |