Главная Случайная страница


Полезное:

Как сделать разговор полезным и приятным Как сделать объемную звезду своими руками Как сделать то, что делать не хочется? Как сделать погремушку Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами Как сделать идею коммерческой Как сделать хорошую растяжку ног? Как сделать наш разум здоровым? Как сделать, чтобы люди обманывали меньше Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили? Как сделать лучше себе и другим людям Как сделать свидание интересным?


Категории:

АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника






Проверка гипотезы о виде распределения





 

Пусть х1, …, xn – выборка объема n, представляющая собой результат n независимых наблюдений над случайной величиной X, относительно распределения которой выдвинута простая гипотеза Н0: FX (х) = F (х). (F (х) – теоретическая функция распределения, соответствующая гипотезе Н0).

Наиболее распространенным критерием проверки этой гипотезы Н0 является критерии c2 Пирсона. Чтобы воспользоваться критерием c2 Пирсона, выборочные данные х1, …,xn следует предварительно сгруппировать, представив их в виде интервального статистического ряда (см. таблицу 3).

Пусть – интервалы группировки; n 1,…,n L – частоты попадания выборочных значений в интервалы J1,..., JL соответственно (n1 +... + nL = n). Обозначим рk теоретическую (соответствующую Н0) вероятность попадания случайной величины Х в интервал , где F(uk+1), F(uk) – значение теоретической функции распределения соответственно на правой и левой границах k-ого интервала гистограммы, построенной по таблице 3.

При расчетах принимают F(u1)=0, F(uL+1)=1.

Статистикой критерия c2 является величина ,

где L – количество интервалов гистограммы, построенной по таблице 3;

νk – количество реализаций СВ, попавших в k-й интервал;

pk – вероятность попадания случайной величины в k-й интервал, вычисленная для теоретического закона распределения;

n – объем выборки (количество случайных чисел в выборке).

 

Она характеризует отклонение эмпирической функции распределения Fn *(х) (n k / n – приращение Fn *(х) на интервале Jk) от теоретической функции распределения F (х) (рk – приращение F (х) на том же интервале Jk). Поскольку относительные частоты n k / n сближаются с вероятностями рk при n ®¥, , то в случае справедливости Н0 значение величины c n 2 не должно существенно отличаться от нуля. Поэтому критическая область критерия c2 задается в виде Кa ={ t ³ ta }, где t = c n 2(х1, …,xn) – значение величины c n 2, вычисленное для заданной выборки, а порог ta определяется по заданному уровню значимости a так, чтобы Р {c n 2Î Ka / H0 }=a. Нахождение ta основано на том факте (известном как теорема Пирсона), что случайная величина c n 2 имеет при n ®¥ предельное распределение хи-квадрат с (L- 1) степенью свободы c2(L- 1).

На практике предельное распределение c2(L -1) можно использовать с хорошим приближением при n ³50 и nk ³5, . При выполнении этих условий для заданного уровня значимости a можно положить ta =c21-a,L-1, где c21-a, L -1– (1-a)-квантиль распределения c2(L -1).

Таким образом, критерий согласия c2 Пирсона состоит в следующем:

1. По таблице 3 строят интервальный статистический ряд.

2. Строится гистограмма.

3. По виду гистограммы формулируется гипотеза о виде закона распределения.

4. Вычисляются теоретические вероятности попадания случайной величины в каждый из интервалов гистограммы по формуле .

5. Вычисляется значение статистики c2 n (х1, …,xn)= t.

6. По таблице распределения для вычисленного значения c2 n и числа степеней свободы n=s=L-k-1, где k – количество параметров теоретического закона распределения (для экспоненциального равно 1, для нормального и Вейбулла – 2), по заданному уровню значимости s находится по табл. П4 порог c21-a, L-1.

7. Если t ³c21-a, L -1, то гипотезу Н0 отвергают.

8. Если t <c21-a, L -1, то гипотезу Н0 принимают.

Если случайная величина X дискретная, хk, – различные выборочные значения, а Р { Х = хk }= рk в случае справедливости Н0, то всегда можно определить L интервалов, содержащих ровно по одному выборочному значению. Поэтому в данном случае можно сразу считать, что nk = mk, , где mk частота выборочного значения хk.


Date: 2015-07-17; view: 651; Нарушение авторских прав; Помощь в написании работы --> СЮДА...



mydocx.ru - 2015-2024 year. (0.005 sec.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав - Пожаловаться на публикацию