Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
стр_313-342_ГЛАВА_13.doc
Скачиваний:
13
Добавлен:
10.02.2015
Размер:
2 Мб
Скачать
☆

3.3 Проверка гипотезы о виде распределения генеральной совокупности.

Критерии, используемые для проверки гипотезы о виде распределения случайной величины (генеральной совокупности) называют критериями согласия (с основной гипотезой), при этом альтернатива , как правило, не формулируется, подразумевая под ней «всё остальное». Одним из наиболее широко применяемых на практике критериев согласия, является критерий согласия («хи-квадрат»).

Критерий «хи-квадрат» в качестве меры расхождения эмпирического и теоретического законов распределения случайной величины использует значения статистики , где - объём выборки; -число непересекающихся множеств на которые разбита область возможных значений случайной величины ; -эмпирическая частота попадания в ; -вероятность попадания в , вычисленная для теоретического закона распределения . Закон распределения статистики при независимо от вида закона распределения случайной величины стремится к закону -распределения с степенями свободы ( -число параметров теоретического закона распределения , вычисляемых по выборке). Для его применения практически достаточно, чтобы .

Общая схема проверки непараметрической гипотезы , утверждающей, что случайная величина имеет теоретический закон распределения состоит в следующем.

1) Задают уровень значимости .

2) По выборке находят значения оценок неизвестных параметров предполагаемого закона распределения .

3) Область возможных значений случайной величины разбивают на непересекающихся множеств : интервалов, если - непрерывная величина или групп отдельных значений, если - дискретная величина и подсчитывают их частоты , . Очевидно, что .

4) Используя предполагаемый закон распределения вычисляют вероятности , - вероятности того, что наблюдаемое значение принадлежит множеству . Очевидно, что . Замечание. Критерий «хи-квадрат» использует тот факт, что случайные величины , , имеют распределения, близкие к нормальному . Чтобы это утверждение было достаточно точным, необходимо, чтобы для всех выполнялось условие . Если для некоторых это условие не выполняется, то их объединяют с соседними.

5) По заданным значениям и определяют критическое множество критерия «хи-квадрат»: , , где - критическая точка -распределения (приложение 6.3). Замечание. Если проводилось объединение , то - число множеств , оставшихся после их объединения.

6) По выборке вычисляют наблюдаемое значение статистики критерия «хи-квадрат».

7) Принимают статистическое решение: если , то основная гипотеза отклоняется как не согласующаяся с данными выборки; если , то принимается, т.е. считается, что гипотеза не противоречит данным выборки.

13.65 Опыт, состоящий в одновременном подбрасывании четырёх монет, повторили 100 раз. Эмпирическое распределение дискретной случайной величины - числа выпадений «гербов» - оказалось следующим:

Число «гербов»

0

1

2

3

4

Число подбрасываний

8

20

42

22

8

Используя критерий , на уровне значимости проверить гипотезу о том, что случайная величина имеет биномиальное распределение. (Указание. Принять вероятность выпадения «герба» ).

13.66 ОТК предприятия проверил 200 партий изделий по 5 изделий в каждой партии и получил следующее эмпирическое распределение дискретной случайной величины - числа нестандартных изделий:

Число нестандартных

изделий в одной партии

0

1

2

3

4

5

Число партий

72

77

34

14

2

1

Используя критерий , на уровне значимости проверить гипотезу о том, что случайная величина имеет биномиальное распределение. (Указание. Принять в качестве значения оценки вероятности - вероятности того, что наудачу взятое изделие окажется нестандартным - относительную частоту появления нестандартных изделий).

13.67 При испытании радиоэлектронной аппаратуры фиксировалось число отказов. Результаты 600 испытаний приводятся ниже:

Число отказов

0

1

2

3

4

5

6

Число испытаний

400

167

29

3

0

0

1

Используя критерий , проверить гипотезу о том, что число отказов имеет распределение Пуассона. Принять .

13.68 В цехе с 10 станками ежедневно регистрировалось число вышедших из строя станков. Всего было проведено 200 наблюдений, результаты которых приведены ниже:

Число выбывших станков

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Число зарегистри-рованных случаев

41

62

45

22

16

8

4

2

0

0

0

Используя критерий , проверить гипотезу о том, что число выбывших из строя станков имеет распределение Пуассона. Принять .

13.69 В течение 10 часов регистрировали прибытие автомашин к АЗС и получили следующее эмпирическое распределение непрерывной случайной величины - времени прибытия автомашин к АЗС (в часах):

[8, 9)

[9, 10)

[10, 11)

[11, 12)

[12, 13)

12

40

22

16

28

[13, 14)

[14, 15

[15, 16)

[16, 17)

[17, 18]

6

11

33

18

14

Используя критерий , на уровне значимости проверить гипотезу о том, что случайная величина имеет равномерное распределение.

13.70 В результате взвешивания 800 стальных шариков получено следующее эмпирическое распределение непрерывной случайной величины - веса шариков (в граммах):

[20.0,20.5)

[20.5,21.0)

[21.0,21.5)

[21.5,22.0)

[22.0,22.5)

91

76

75

74

92

[22.5,23.0)

[23.0,23.5)

[23.5,24.0)

[24.0,24.5)

[24.5,25.0]

83

79

73

80

77

Используя критерий , на уровне значимости проверить гипотезу о том, что случайная величина имеет равномерное распределение.

13.71 В результате испытания 200 элементов на длительность работы получено следующее эмпирическое распределение непрерывной случайной величины - времени работы элементов (в часах):

[0,5)

[5,10)

[10,15)

[15,20)

[20,25)

[25,30]

133

45

15

4

2

1

Используя критерий , на уровне значимости проверить гипотезу о том, что случайная величина имеет показательное распределение.

13.72 В результате испытания 450 электроламп получено следующее эмпирическое распределение непрерывной случайной величины - времени горения электроламп (в часах):

[0,400)

[400,800)

[800,1200)

[1200,1600)

121

95

76

56

[1600,2000)

[2000,2400)

[2400,2800]

45

36

21

Используя критерий , на уровне значимости проверить гипотезу о том, что случайная величина имеет показательное распределение.

В задачах 13.73-13.77 для приведённых группированных выборок, приняв 5%-ный уровень значимости, проверить, используя критерий , гипотезу о том, что они получены из нормально распределённой генеральной совокупности.

13.73 Результаты измерений величины контрольного размера 68 деталей, изготовленных на одном станке (мм):

[2.9,3.9)

[3.9,4.9)

[4.9,5.9)

[5.9,6.9)

[6.9,7.9]

5

15

23

19

6

13.74 Результаты измерений входного сопротивления 130 электронных ламп (Ом):

[3.0,3.6)

[3.6,4.2)

[4.2,4.8)

[4.8,5.4)

[5.4,6.0)

2

8

35

43

22

[6.0,6.6)

[6.6,7.2]

15

5

13.75 Данные о товарообороте 150 продовольственных магазинов города (млн. руб.):

[24.5,27.5)

[27.5,30.5)

[30.5,33.5)

[33.5,36.5)

[36.5,39.5)

1

4

13

23

22

[39.5,42.5)

[42.5,45.5)

[45.5,48.5)

[48.5,51.5)

[51.5,54.5]

29

29

16

11

2

13.76 Результаты наблюдений за среднесуточной температурой воздуха ( ) в течение 300 суток:

[ , )

[ , 0)

[0, 10)

[10, 20)

[20, 30)

20

47

80

89

40

[30, 40)

[40, 50]

16

8

13.77 Результаты исследований прочности на сжатие 200 образцов бетона ( ):

[190, 200)

[200, 210)

[210, 220)

[220, 230)

10

26

56

64

[230,240)

[240, 250]

30

14

13.78 На экзамене по некоторому предмету студент отвечает только на один вопрос по одной из четырёх частей курса. Из 100 студентов 26 получили вопрос из первой, 32 – из второй, 17 – из третьей и 25 – из четвёртой части курса. Используя критерий , выяснить, можно ли считать, что студент, идущий на экзамен, с равной вероятностью получит вопрос по любой из четырёх частей курса? Принять .

13.79 Ниже приводятся данные о фактическом объёмах сбыта предприятием продукции (в условных единицах) в пяти районах города:

Район

1

2

3

4

5

Фактический объём сбыта

110

130

70

90

100

Используя критерий , выяснить, согласуются ли эти результаты с предположением о том, что сбыт продукции в этих районах должен быть одинаковым? Принять .