- •Введение.
- •Часть 1. Элементы теории вероятностей.
- •§ 1. Случайная величина. Задание законов ее распределения.
- •§ 2. Числовые характеристики случайной величины.
- •§ 3. Законы распределения вероятностей дискретных случайных величин.
- •Равномерное распределение вероятностей дискретной случайной величины.
- •2. Биномиальное распределение вероятностей дискретной случайной величины.
- •3. Закон распределения Пуассона.
- •5. Геометрическое распределение вероятностей дискретной случайной величины.
- •§ 4. Законы распределения вероятностей непрерывных случайных величин.
- •1. Равномерное распределение вероятностей непрерывной случайной величины.
- •2. Экспоненциальное (показательное) распределение вероятностей непрерывной случайной величины.
- •4. Гипергеометрическое распределение вероятностей дискретной случайной величины.
- •3. Нормальное распределение вероятностей непрерывной случайной величины.
- •4. Распределения, связанные с нормальным распределением.
- •5. Распределение Вейбулла.
- •§ 5. Оценка отклонения теоретического распределения от нормального. Асимметрия и эксцесс.
- •Часть 2. Элементы математической статистики.
- •§ 1. Выборка и ее распределение.
- •§ 2. Статистические оценки.
- •1. Несмещенные, эффективные и
- •3. Другие характеристики вариационного ряда.
- •4. Эмпирические моменты.
- •5. Асимметрия и эксцесс эмпирического распределения.
- •6. Число степеней свободы.
- •7. Точечная и интервальная оценки.
- •8. Доверительный интервал для оценки математического ожидания нормального распределения при известном и в случае неизвестного .
- •9. Доверительный интервал для оценки среднего
- •§ 3. Проверка статистических гипотез.
- •§ 4. Проверка гипотезы о распределении генеральной совокупности. Критерий Пирсона. Критерий Колмогорова.
- •Часть 3. Примеры анализа экспериментальных данных.
- •§ 1. Общие положения.
- •§ 2. Составление вариационного ряда. Графическое представление результата. Нахождение среднего значения и дисперсии.
- •§ 3. Проверка гипотезы о распределении Вейбулла.
- •І. Применение критерия Пирсона.
- •Іі. Применение критерия Колмогорова.
- •§ 4. Проверка гипотезы о показательном распределении случайной величины.
- •І. Применение критерия Пирсона.
- •Іі. Применение критерия Колмогорова.
- •§ 5. Проверка гипотезы о нормальном распределении случайной величины.
- •І. Применение критерия Пирсона.
- •Іі. Применение критерия Колмогорова.
- •§ 6. Замечания.
- •§ 7. Применение вычислительной техники.
- •Задания и варианты данных для лабораторной работы.
- •Часть 4. Применение элементов математической статистики.
- •§ 1. Применение элементов математической статистики для оценки надежности машин.
- •§ 2. Применение элементов математической статистики при обосновании параметров зерноочистительной машины.
- •Заключение.
- •Приложение.
- •Значения коэффициентов вариации для различных законов распределения.
- •Критерий Колмогорова .
- •Значения коэффициентов распределения Вейбулла
- •Значения чисел в зависимости от
- •Отклонения
- •Литература.
- •§4. Законы распределения вероятностей непрерывных
§ 3. Проверка гипотезы о распределении Вейбулла.
По данным
рассмотренного выше примера выдвинем
гипотезу о виде распределения
и
проверим ее на уровне значимости
по критерию согласия
и
по критерию Колмогорова.
Гистограмма опытных
значений
похожа на плотность показательного
распределения и на плотность распределения
Вейбулла. По опытному значению коэффициента
вариации
распределение ближе ко второму (см.
Приложение 2).
Высказываем нулевую гипотезу : имеет распределение Вейбулла с функцией распределения
Параметры и связаны с и формулами: , , где и являются функциями . Для и составлена таблица, которая помещена в Приложении 6.
По опытному
значению
коэффициента
вариации V
%
находим
=1,5,
=0,903.
Для распределения Вейбулла функция
затабулирована при значениях
и
.
Подсчитываем
,
воспользовавшись тем, что
,
получаем, что
.
І. Применение критерия Пирсона.
Подсчитаем
- опытное значение критерия Пирсона
.
Вычисления представим в виде таблицы.
Интервалы
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 – 300 |
0,3 |
17 |
0,15 |
0,15 |
15 |
2 |
0,27 |
|
300 – 600 |
0,6 |
19 |
0,37 |
0,22 |
22 |
-3 |
0,41 |
|
600 – 900 |
0,9 |
19 |
0,57 |
0,20 |
20 |
-1 |
0,05 |
|
900 – 1200 |
1,2 |
15 |
0,73 |
0,16 |
16 |
-1 |
0,06 |
|
1200 – 1500 |
1,5 |
14 |
0,84 |
0,11 |
11 |
3 |
0,82 |
|
1500 – 1800 |
1,8 |
6 |
0,91 |
0,07 |
7 |
-1 |
0,14 |
|
1800 –
|
|
10 |
1,00 |
0,09 |
9 |
1 |
0,11 |
|
Сумма Σ |
|
100 |
|
1 |
|
|
1,86 |
|
Таблица 8
=0,27+0,41+0,05+0,06+0,82+0,14+0,11=1,86
Пояснения
по составлению таблицы.
Интервалы начинаются с 0, т.к. плотность
распределения Вейбулла равна 0 при
.
Последние три интервала объединим в
один, т.к. в каждом из них было
.
Полученный интервал также имеет число
значений
,
поэтому объединим его с четвертым с
конца интервалом. Во втором столбце
таблицы подсчитаны для правых концов
интервалов значения
.
Из таблицы, приведенной в Приложении
4, по значениям
и
выписываем
в четвертый
столбец. В пятом столбце с точностью до
0,01 подсчитаны при нулевой гипотезе
вероятности попадания
в интервалы
,
для
.
Например,
,
и т.д., причем
.
Из
таблицы распределения
(см. Приложение 3) по уровню значимости
и числу степеней свободы
находим
.
Сравниваем и . Получаем, что 1,86<7,8, т.е. < .
Следовательно, гипотеза о распределении Вейбулла на уровне значимости подтверждается опытным путем.
