- •Математическая статистика
- •Содержание
- •1. Общие методические рекомендации по самостоятельному изучению темы
- •Тема 4. Проверка статистических гипотез
- •2. Методические указания по изучению теоретического материала Содержательный модуль 1. Случайные процессы
- •Тема 1. Элементы теории случайных процессов и теории массового обслуживания
- •Содержательный модуль 2. Элементы математической статистики
- •Тема 2. Первичная обработка статистических данных
- •Тема 3. Статистическое и интервальное оценивание параметров распределения
- •Содержательный модуль 3. Статистическая проверка статистических гипотез
- •Содержательный модуль 3. Элементы теории корреляции
- •Тема 5. Элементы теории регрессии
- •Тема 6. Элементы дисперсионного анализа
- •Тема 7. Элементы теории корреляции
- •3. Методические указания к выполнению индивидуального задания
- •§ 1. Выборочный метод
- •1.1. Статистическое распределение выборки
- •1.2. Эмпирическая функция распределения
- •1.3. Полигон и гистограмма
- •1.3.1. Дискретное распределение признака
- •1.3.2. Непрерывное распределение признака
- •§ 2. Статистические оценки параметров распределения
- •2.1. Точечные оценки
- •2.2. Интервальные оценки
- •§ 3. Методы расчета сводных характеристик выборки
- •3.1. Метод произведений вычисления выборочной средней и дисперсии
- •3.1.1. Равноотстоящие варианты
- •3.1.2. Неравноотстоящие варианты
- •3.2. Асимметрия и эксцесс эмпирического распределения
- •§ 4. Проверки статистических гипотез о законе распределения
- •4.1. Применение критерия Пирсона к проверке гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности
- •Применение критерия Колмогорова к проверке гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности
- •4.3. Критерий в.И. Романовского
- •4.4. Критерий б.С. Ястремского
- •§ 5. Регрессионный анализ
- •5.1. Линейная корреляция
- •5.2.Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции
- •§ 6. Криволинейная корреляция
- •§ 7. Индивидуальные задания
- •Содержание заданий
- •. Варианты заданий
- •7.3 Значения случайных величин
- •4. Вопросы для подготовки к экзамену
- •Список рекомендованных источников Основные
- •Вспомогательные
- •Методическое обеспечение
- •Информационные ресурсы
Применение критерия Колмогорова к проверке гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности
Крупнейший
советский математик А.Н. Колмогоров в
1933 году для оценки близости между
эмпирическим и теоретическим
распределениями предложил другой
критерий, который основан на соотношении
накопленных частот (
)
теоретического и эмпирического рядов
распределений. Он ввел в рассмотрение
случайную величину
(4.8)
и нашел функцию распределения этой величины
,
(4.9)
которую назвали функцией Колмогорова.
Видный
советский математик Н.В. Смирнов составил
таблицы распределения случайной величины
.
Таблица 4.3.
|
|
|
|
|
|
0,30 0,35 0,40 0,45 0,50 0,55 0,60 0,65 0,70 |
1,000 0,9997 0,0972 0,9874 0,9689 0,9228 0,8643 0,7920 0,7112 |
0,75 0,80 0,85 0,90 0,95 1,00 1,10 1,20 1,30 |
0,6272 0,5441 0,4653 0,8927 0,3275 0,2700 0,1777 0,1122 0,0681 |
1,40 1,50 1,60 1,70 1,80 1,90 2,00 2,10 2,20 |
0,0897 0,0222 0,0120 0,0062 0,0082 0,0015 0,0007 0,0003 0,0001 |
Если найденному значению соответствует очень малая вероятность , то расхождение между эмпирическим и теоретическим распределениями нельзя считать случайным. Если же величина значительна, то расхождение между частотами случайно, и эмпирическое распределение хорошо согласуется с теоретическим.
По данным таблицы 4.1 (см. столбцы 8,9 и 10) имеем
(4.10)
По
таблице вероятностей
находим
,
следовательно, распределение данных о
продолжительности периода полировки
весьма близко к нормальному распределению.
4.3. Критерий в.И. Романовского
Видный
советский математик В.И. Романовский
предложил более удобную форму использования
критерия
,
введя в рассмотрение величину
где
-
число степеней свободы. Он доказал, что
там, где эта величина меньше 3, расхождение
между эмпирическим и теоретическим
распределениями несущественно. Если
же отношение Романовского больше 3, то
расхождение между эмпирическим и
теоретическим распределениями является
неслучайным и теоретическое распределение
не может служить моделью взятых
эмпирических данных.
По
найденным значениям
и
определим величину
(4.11)
Так
как
,
то расхождение между эмпирическим и
теоретическим распределениями данных
о продолжительности периода полировки
является несущественным.
4.4. Критерий б.С. Ястремского
Критерий крупнейшего советского статистика Б.С. Ястремского выражается отношением
(4.12)
где
-
число групп,
- параметр, зависящий от числа групп.
При
величина
=0,6
и поэтому в этом случае отношение
Ястремского имеет вид:
(4.13)
Критерий Ястремского имеет тот же смысл, что и критерий Романовского. По данному определим значение отношения (4.12):
(4.14
)
Так
как
,
то гипотеза о нормальном распределении
данных о продолжительности периода
полировке противоречит результатам
наблюдения.
