- •Оглавление
- •1. Выбор на основе классического определения вероятности
- •1. Основы выбора на базе классического определения вероятности
- •1.2. Решение типового задания по теме «Выбор на основе классического определения вероятности» 解题方法
- •1.3. Задания по теме «Выбор на основе классического определения вероятности» 习题
- •Сумма и произведение событий
- •2.1. Основы алгебры событий 基本事件代数
- •2.2. Решение типового задания по теме «Сумма и произведение событий» 例题解答
- •2.3. Задания по теме «Сумма и произведение событий»习题
- •Формула полной вероятности и формула байеса
- •3.1. Основы экспертного оценивания 基本评估
- •Пример решения типового задания по теме «Формула полной вероятности и формула Байеса»例题解答
- •3.3. Задания по теме «Формула полной вероятности и формула Байеса» 习题
- •Ряд распределения дискретной случайной величины
- •4.1. Основы теории дискретных случайных величин
- •4.2. Пример решения типовых заданий по теме «Ряд распределения дискретной случайной величины» 例题详解
- •4.3. Задания по теме «Ряд распределения дискретной случайной величины»习题
- •Числовые характеристики дискретной случайной величины
- •5.1. Основы теории числовых характеристик дискретной случайной величины 随机变量数字特征基本理论
- •5.2. Пример решения типового задания по теме «Числовые характеристики дискретной случайной величины»
- •5.3. Задания по теме «Числовые характеристики дискретной случайной величины»习题
- •Варианты задания
- •Биномиальное распределение 二项分布、伯努利实验 (схема бернулли)
- •6.1. Основы теории биномиального распределения 二项分布基本理论
- •6.2. Пример решения типового задания по теме «Биномиальное распределение»例题详解
- •6.3. Задания по теме «Биномиальное распределение» 习题
- •7. Распределение пуассона (закон редких событий)泊松分布
- •7.1. Основы теории распределения Пуассона
- •7.2. Пример решения типового задания по теме «Распределение Пуассона»例题详解
- •7.3. Задания по теме «Распределение Пуассона» 习题
- •8. Равномерное распределение
- •8.1. Основы теории равномерного распределения均匀分布的基础理论
- •8.2. Пример решения типового задания по теме «Равномерное распределение» 例题详解
- •8.3. Задания по теме «Равномерное распределение» 习题
- •Варианты задания
- •9. Локальная и интегральная теоремы лапласа
- •9.1. Основы применения теорем Лапласа для приближенного вычисления вероятностей событий при независимых испытаниях独立实验中使用拉普拉斯定理计算事件概率
- •9.2. Пример решения типового задания по теме «Локальная и интегральная теоремы Лапласа» 例题详解
- •9.3. Задания по теме «Локальная и интегральные теоремы Лапласа»
- •10. Вариационный и статистический ряды
- •10.1. Основы выборочного метода 基本样本方法
- •10.2. Пример решения типового задания по теме «Вариационный и статистический ряды» 例题详解
- •10.3. Задания по теме «Вариационный и статистический ряды»习题
- •Варианты задания
- •11. Группированный статистический ряд
- •11.1. Основы группировки статистических данных
- •11.2. Пример решения типового задания по теме «Группированный статистический ряд»
- •11.3. Задания по теме «Группированный статистический ряд»
- •Варианты задания
- •12. Точечные оценки выборочных числовых характеристик 点估计
- •12.1. Основы точечного оценивания
- •12.2. Пример решения типового задания по теме «Точечные оценки выборочных числовых характеристик»
- •12.3. Задания по теме «Точечные оценки выборочных числовых характеристик»
- •Варианты задания
- •13. Точность и надежность оценки вероятности 估计概率的准确性与可靠性 (формула муавра-лапласа)
- •13.1. Основы интервального оценивания вероятности 区间估计
- •13.2. Пример решения типового задания по теме «Точность и надежность оценки вероятности»
- •13.3. Задания по теме «Точность и надежность оценки вероятности» 习题
- •14. Проверка гипотез методом доверительных интервалов
- •14.1. Основы проверки гипотез методом доверительных интервалов
- •14.2. Пример решения типового задания по теме «Проверка гипотез методом доверительных интервалов»例题详解
- •14.3. Задания по теме «Проверка гипотез методом доверительных интервалов»习题
- •15. Критерий пирсона
- •15.1. Основы проверки гипотезы о нормальном распределении
- •15.2. Пример решения типового задания по теме «Критерий Пирсона»
- •15.3. Задания по теме «Критерий Пирсона»
- •Варианты задания
- •16. Корреляционный анализ 相关分析
- •16.1. Основы корреляционного анализа
- •Степени корреляции
- •16.2. Пример решения типового задания по теме «Корреляционный анализ»
- •16.3. Задания по теме «Корреляционный анализ»
- •Варианты задания
- •17. Корреляционный анализ при дихотомическОм оценивании
- •17.1. Основы применения корреляционного анализа при дихотомическом оценивании
- •Степени тесноты связи при дихотомическом оценивании
- •17.2. Пример решения типового задания по теме «Корреляционный анализ при дихотомическом оценивании»
- •17.3. Задания по теме «Корреляционный анализ при дихотомическом оценивании»
- •Варианты задания
- •18. Регрессионный анализ 回归分析
- •18.1. Основы регрессионного анализа
- •18.2. Пример решения типового задания по теме «Регрессионный анализ»
- •18.3. Задания по теме «Регрессионный анализ»
- •Варианты задания
- •Приложения
- •Функция гаусса
- •Функция лапласа
- •Распределение χ2
15. Критерий пирсона
15.1. Основы проверки гипотезы о нормальном распределении
Для проверки гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности (случайной величины Х) традиционно используется критерий Пирсона.
Проще всего сравнить экспериментальные интервальные частоты, полученные на основе группировки выборки (разд. 11) и теоретические частоты нормально распределенной случайной величины, полученные для выборки того же объема с теми же самыми интервалами группировки. Эти данные сводятся в таблицу:
|
|
|
. . . . . |
|
|
|
|
. . . . . |
|
|
|
|
. . . . . |
|
Вычисляется
выборочное значение критерия
.
(15.1)
Правило проверки гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности состоит в следующем. Назначается или выбирается уровень значимости α. Это величина, связанная с надежностью проверки статистической гипотезы. Можно считать, что меньшее значение α соответствует большему уровню надежности.
Находят
число степеней свободы k.
Обычно k
= s
– 3.
Действительно, число интервалов надо
уменьшить на 3 связи. Одна из них –
условие нормировки
– объем выборки. Две другие связи
означают, что математическое ожидание
и средне квадратическое отклонение
(необходимые параметры нормального
распределения) оцениваются на основании
данных той же выборки. Без знания этих
оценок невозможно найти теоретические
значения интервальных частот
.
На
основании значений α
и k
по таблице распределения
находят значение
,
где β = 1
– α. Если
,
(15.2)
то гипотеза о нормальном распределении генеральной совокупности принимается на уровне значимости α. В противном случае гипотеза отвергается.
15.2. Пример решения типового задания по теме «Критерий Пирсона»
Задание № 15. На уровне значимости α = 0,05 установить по критерию Пирсона случайность или значимость расхождения между экспериментальными и теоретическими частотами нормального распределения.
|
|
|
|
|
|
|
8 |
9 |
20 |
10 |
3 |
|
6 |
14 |
18 |
7 |
5 |
Решение. Проверим условие нормировки
.
Значит, объем выборки n = 50. Проверим условие нормировки для теоретических интервальных частот:
.
Таким образом, экспериментальная и нормально распределенная выборки имеют одинаковый объем и можно проводить проверку по критерию Пирсона.
Найдем выборочное значение критерия по формуле (15.1):
= 4,77.
Определим значения параметров проверки. α = 0,05, значит
β = 1 – α = 1 – 0,05 = 0,95.
Число интервалов s = 5. Значит, число степеней свободы
k = s – 3 = 5 – 3 = 2.
По таблице прил. 3 находим значение критерия Пирсона
.
Согласно правилу проверки гипотезы на основании критерия Пирсона (15.2) получаем: 4,77 < 5,99.
Таким образом, правило проверки (15.2) выполняется. Это означает, что расхождения между экспериментальными и теоретическими данными носит случайный характер. Следовательно, на уровне значимости 0,05 можно принять гипотезу о нормальном распределении генеральной совокупности (исследуемой случайной величины Х).
