- •Модульний план
- •Розподіл балів за виконані роботи
- •Критерії оцінювання знань, вмінь та навичок студентів Лекційні заняття
- •Оцінювання самостійної та індивідуальної роботи
- •Модуль і. Теорія ймовірностей Змістовний модуль 1. Теоретичні основи теорії ймовірностей та комбінаторики
- •Тема 1. Основні поняття теорії ймовірностей
- •1.1. Поняття "випробування" та "подія". Предмет теорії ймовірностей. Коротка історична довідка.
- •Класифікація випадкових подій
- •Алгебра випадкових подій
- •Властивості операцій над подіями
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 2. Основні поняття та принципи комбінаторики
- •Сполуки без повторень елементів
- •Сполуки з повторенням елементів
- •Основні принципи комбінаторики
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 3. Ймовірність подій. Основні теореми теорії ймовірностей
- •Класичне означення ймовірності
- •Властивості ймовірності
- •3.2. Відносна частота. Статистичне означення ймовірності.
- •3.3. Геометричне означення ймовірності
- •Залежні та незалежні події. Умовна ймовірність. Теореми множення ймовірностей.
- •Теорема множення ймовірностей залежних подій
- •3.5. Теореми додавання ймовірностей Теорема додавання ймовірностей несумісних подій
- •3.6. Ймовірність настання хоча б однієї події
- •Теорема
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 4. Формула повної ймовірності. Формула Бейєса.
- •4.1. Формула повної ймовірності
- •4.2. Формула Бейєса
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 5. Послідовні незалежні випробування
- •5.1.Схема повторних незалежних випробувань Бернуллі.
- •5.2. Граничні теореми у схемі Бернуллі
- •5.3. Ймовірність відхилення відносної частоти від сталої ймовірності в незалежних випробуваннях
- •Запитання для самоконтролю
- •Практичні заняття Практичне заняття №1
- •Практичне заняття №2
- •Практичне заняття №3
- •Практичне заняття №4
- •Практичне заняття №5
- •Самостійна робота
- •Рівень а
- •Рівень б
- •Рівень в
- •Рівень а
- •Рівень б
- •Рівень в
- •Теми рефератів
- •Задачі для самоперевірки
- •Змістовний модуль 2. Випадкові величини
- •Тема 6. Види випадкових величин та способи їх задання
- •6.1. Поняття випадкової величини. Закони розподілу випадкових величин.
- •6.1.1. Дискретні випадкові величини
- •Біноміальний розподіл
- •Геометричний розподіл
- •Числові характеристики двв
- •6.1.2. Неперервні випадкові величини. Щільність розподілу.
- •Основні закони розподілу неперервних величин
- •Рівномірний розподіл
- •Показниковий розподіл
- •Нормальний розподіл
- •Числові характеристики ннв
- •Правило трьох сигм
- •6.2. Закон великих чисел та центральна гранична теорема
- •Теорема
- •Запитання для самоконтролю
- •Практичны заняття Практичне заняття №6
- •Практичне заняття №9
- •Самостійна робота
- •Числові характеристики основних розподілів
- •Рівень а
- •Рівень б
- •Рівень в
- •Задача 1
- •Задача 2
- •10. Неперервна випадкова величина задана інтегральною функцією розподілу:
- •Задачі для самоконтролю
- •Модуль іі. Математична статистика Змістовний модуль 3. Теоретичні основи математичної статистики
- •Тема 7. Предмет та задачі математичної статистики
- •Види та способи відбору
- •Первинна обробка даних
- •Згрупований розподіл накопиченої частоти
- •Розподіл щільності частоти і щільності відносної частоти
- •Емпірична функція розподілу
- •Властивості емпіричної функції розподілу
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 8. Статистичні оцінки параметрів розподілу
- •8.1. Числові характеристики статистичного розподілу
- •Алгоритм методу добутків
- •8.2. Точкові та інтервальні оцінки параметрів розподілу
- •Точкова оцінка математичного сподівання
- •Точкова оцінка дисперсії. Виправлена дисперсія
- •Інтервальні оцінки для математичного сподівання
- •Знаходження об’єму вибірки
- •Запитання для самоконтролю
- •Практичні заняття Практичне заняття №10
- •Практичне заняття №11
- •Практичне заняття №12-13
- •Практичне заняття №14
- •Самостійна робота
- •Змістовний модуль 4. Статистична перевірка гіпотез. Елементи теорії кореляції і дисперсійного аналізу
- •Тема 9. Статистична перевірка гіпотез
- •Статистичні гіпотези та їх класифікація
- •9.2. Статистичні критерії перевірки нульової гіпотези
- •9.3. Перевірка гіпотези про закон розподілу. Критерій згоди Пірсона.
- •Перевірка гіпотези про рівність середніх двох сукупностей
- •Перевірка гіпотези про рівність часток ознаки двох сукупностей
- •Перевірка гіпотези про рівність дисперсій двох сукупностей
- •Перевірка гіпотез про числові значення параметрів
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 10. Елементи теорії кореляції
- •Запитання для самоконтролю
- •Тема 11. Поняття дисперсійного аналізу. Однофакторний дисперсійний аналіз
- •Запитання для самоконтролю
- •Практичні заняття
- •Практичне заняття №17
- •Практичне заняття №18
- •Самостійна робота
- •Методичні рекомендації
- •Список використаної та рекомендованої літератури
- •Додатки
- •Математична довідка
- •Властивості функції
- •V. Правила інтегрування функцій
- •Варіанти завдань для самостійної індивідуальнї роботи
9.3. Перевірка гіпотези про закон розподілу. Критерій згоди Пірсона.
Критерієм згоди називають статистичний критерій перевірки гіпотези про закон розподілу ймовірностей випадкової величини (ознаки генеральної сукупності). Є кілька критеріїв згоди: критерій Колмогорова, критерій Смірнова, критерій Пірсона та ін.
Найбільш розповсюдженим критерієм перевірки вірогідності H про закон розподілу ознаки генеральної сукупності є критерій згоди Пірсона (критерій ), який ґрунтується на порівнянні емпіричних і теоретичних частот та визначається за формулою , де m – число інтервалів, на які поділяється статистичний розподіл вибірки; nі – частота ознаки в i –му інтервалі; пі* – теоретичні частоти, підраховані за відповідними формулами закону розподілу ймовірностей, який припускається для ознаки генеральної сукупності.
Теоретичні частоти знаходяться за формулою , де n – об’єм вибірки; pi – для дискретної випадкової величини є ймовірність події Х=х; для неперервної випадкової величини – ймовірність, що ознака Х попаде в і-ий інтервал.
Нехай висунуто гіпотезу H0 : випадкова величина Х розподілена за законом А.
Здійснивши вибірку обсягу п, знаходять і записують у вигляді таблиці інтервальний статистичний розподіл частот:
|
|
|
|
... |
|
ni |
n1 |
n2 |
n3 |
... |
nm |
Оскільки перевіряється гіпотеза про те, що розподіл ознаки Х генеральної сукупності описується певною (конкретною) функцією розподілу F(x), то для кожного інтервалу можна визначити теоретичні ймовірності pi попадання значень випадкової величини Х у цей інтервал, а отже, і теоретичні частоти .
Для обчислення ймовірностей pi використовують формули:
(26)
Зазначимо, що для обчислення ймовірностей pi і pm у формулі (26) покладають, відповідно, і . Тоді .
Отримані результати обчислень зручно записати у формі таблиці:
|
|
|
|
... |
|
ni |
n1 |
n2 |
n3 |
... |
nm |
pi |
p1 |
p2 |
P3 |
... |
pm |
|
n1* |
n2* |
n3* |
... |
nm* |
Згідно з критерієм Пірсона для перевірки гіпотези H0 вводиться випадкова величина (статистика) K :
На підставі даних вибірки, записаних у таблиці, обчислюють емпіричне значення критерію Пірсона:
Відомо, що при n → ∞ закон розподілу статистики K прямує до закону розподілу з k=m−r−1 ступенями вільності, де m – кількість груп у статистичному розподілі вибірки; r − кількість параметрів гіпотетичного розподілу A (наприклад, r = 2 для нормального розподілу, r =1 для розподілу Пуассона, r =0 для рівномірного розподілу).
Для критерію будують правосторонню критичну область за правилом:
P кр.= (27)
За заданим рівнем значущості α і кількістю ступенів вільності k із таблиці критичних точок розподілу (в якій дано розв’язки рівняння (27)) знаходять критичну точку kкр=(,k).
Порівнюємо значення kкр і Кспост: якщо Кспост ≥ kкр то гіпотезу H0 відхиляють; якщо ж Кспост kкр, то гіпотезу H0 приймають.
Застосування критерію вимагає дотримання таких умов:
1) експериментальні дані мають бути незалежними, тобто вибірка має бути випадковою;
2) обсяг вибірки має бути достатньо великим (практично не меншим ніж 50 одиниць), а частота кожної групи – не меншою за 5. Якщо остання умова не виконується, то проводиться попереднє об’єднання нечисленних груп.
Критерій згоди Пірсона дає відповідь на питання, чи розбіжність між емпіричними і теоретичними частотами зумовлена випадковістю, чи вона є значущою. Як і будь-який інший критерій він не доводить справедливості гіпотези H0, а лише дозволяє встановити на прийнятному рівні значущості узгодженість чи неузгодженість гіпотези H0, з даними спостережень.
Приклад. При рівні значущості перевірити гіпотезу про нормальний розподіл генеральної сукупності, якщо відомі емпіричні і теоретичні частоти
Емпіричні частоти, ni |
7 |
14 |
39 |
75 |
107 |
86 |
31 |
15 |
Теоретичні частоти, пі* |
4 |
15 |
43 |
83 |
100 |
77 |
38 |
14 |
Розв’язання
Складаємо таблицю для обчислення -критерію.
і |
|
пі* |
|
|
|
|
|
1 |
7 |
4 |
3 |
9 |
2,25 |
49 |
12,25 |
2 |
14 |
15 |
-1 |
1 |
0,07 |
196 |
13,06 |
3 |
39 |
43 |
-4 |
16 |
0,37 |
1521 |
35,37 |
4 |
75 |
83 |
-8 |
64 |
0,77 |
5625 |
67,77 |
5 |
107 |
100 |
7 |
49 |
0,49 |
11449 |
114,49 |
6 |
86 |
77 |
9 |
81 |
1,05 |
7396 |
96,05 |
7 |
31 |
38 |
-7 |
49 |
1,29 |
961 |
25,28 |
8 |
15 |
14 |
1 |
1 |
0,07 |
225 |
16,07 |
|
374 |
374 |
|
|
|
27422 |
380,34 |
Контроль обчислень: – обчислення правильні.
Кількість ступенів вільності: s=8, k=s-3=5. За таблицею критичних точок -розподілу (додаток 4) за рівнем значущості і кількістю ступенів вільності k=5 знаходимо . Оскільки , то немає підстав відхилити нульову гіпотезу. Отже, розбіжність емпіричних та теоретичних частот незначуща, дані спостережень узгоджуються з гіпотезою про нормальний розподіл генеральної сукупності.