Проверка гипотез о законе распределения
Во многих случаях закон распределения изучаемой случайной величины неизвестен, но есть основания предположить, что он имеет вполне определенный вид: нормальный, биномиальный или какой-либо другой.
Пусть необходимо проверить гипотезу о том, сто случайная величина подчиняется определенному закону распределения, заданному функцией распределения
, то есть
. Под альтернативной гипотезой будем понимать в данном случае то, что просто не выполнена основная (то есть
).
Для проверки гипотезы о распределении случайной величины проведем выборку, которую оформим в виде статистического ряда:
![]() | ![]() | ![]() | … | ![]() |
![]() | ![]() | ![]() | … | ![]() |
где объем выборки.
Требуется сделать заключение: согласуется ли результаты наблюдений с высказанным предположением. Для этого используем специально подобранную величину – критерий согласия.
Критерием согласия называют статистический критерий проверки гипотезы о предполагаемом законе неизвестного распределения. (он используется для проверки согласия предполагаемого вида распределения с опытными данными на основании выборки.)
Критерий согласия Пирсона – наиболее часто употребляемый критерий для проверки простой гипотезы о законе распределения.
Для проверки гипотезы поступают следующим образом.
Разбивают всю область значений случайной величины на
интервалов
и подсчитывают вероятности
(
) попадания случайной величины
(то есть наблюдения) в интервал
, используя формулу
. Тогда теоретическое число значений случайной величины
, попавших в интервал
, можно рассчитать по формуле
. Таким образом, получим теоретический ряд распределения:
![]() | ![]() | ![]() | … | ![]() |
![]() | ![]() | ![]() | … | ![]() |
Если эмпирические частоты сильно отличаются от теоретических
, то проверяемую гипотезу
следует отвергнуть, в противном случае принять.
Каким критерием, характеризующим степень расхождения между эмпирическими и теоретическими частостями, следует воспользоваться? В качестве меры расхождения между и
для
К.Пирсон предложил величину:
.
Согласно теореме Пирсона, при статистика имеет
- распределение с
степенями свободы , где
число групп (интервалов) выборки,
число параметров предполагаемого распределения. В частности, если предполагаемое распределение нормально, то оценивают два параметра
, поэтому число степеней свободы
.
Правило применения критерия сводится к следующему:
1. По формуле вычисляют - выборочное значение статистики критерия.
2. Выбрав уровень значимости , по таблице
- распределения находим критическую точку
.
3. Если
, то гипотеза
не противоречит опытным данным; если
, то гипотеза
отвергается.
Необходимым условием применения критерия Пирсона является наличие в каждом из интервалов не менее 5 наблюдений (то есть ). Если в отдельных интервалах их меньше, то число интервалов надо уменьшить путем объединения (укрупнения) соседних интервалов.
Пример 14. Измерены 100 обработанных деталей; отклонения от заданного размера приведены в таблице:
![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
![]() |
Проверить при уровне значимости гипотезу
о том, что отклонения от проектного размера подчиняется нормальному закону распределения.
Решение.
Число наблюдений в крайних интервалах меньше 5, поэтому объединим их с соседними. Получим следующий ряд распределения ( ):
![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
![]() |
Случайную величину – отклонение – обозначим через . Для вычисления вероятностей
необходимо вычислить параметры, определяющие нормальный закон распределения
. Их оценки вычислим по выборке:
,
Находим . Так как случайная величина
подчиненная нормальному закону с параметрами
определена на интервале
, то крайние интервалы в ряде распределения заменяем, соответственно на
и
. Тогда
.
Аналогично получаем:
Полученные результаты приведем в следующей таблице:
![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() |
![]() | ||||||
![]() | 13,14 | 16,67 | 22,58 | 21,83 | 15,03 | 10,75 |
Вычисляем :
.
Находим число степеней свободы; по выборке рассчитаны два параметра, значит, . Количество интервалов 6, то есть
. Следовательно,
зная, что
и
, по таблице
- распределения находим
.
Таким образом,
,
, следовательно, нет оснований отвергнуть проверяемую гипотезу.
Дата добавления: 2016-04-22; просмотров: 1990;