- •Глава 13. Математическая статистика.
- •§1. Выборка, способы её записи, графическое представление и числовые характеристики.
- •§2. Статистические оценки параметров распределения.
- •2.1 Точечные оценки.
- •2.2 Интервальные оценки. Необходимый объём выборки.
- •§3. Проверка статистических гипотез.
- •3.1 Проверка гипотез о параметрах нормально распределённой генеральной совокупности.
- •3.3 Проверка гипотезы о виде распределения генеральной совокупности.
- •§4. Корреляционно-регрессионный анализ.
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 .
