- •Оглавление
- •Список используемых сокращений
- •Введение
- •Понятие и сущность статистических гипотез
- •1.1.Постановка проблемы
- •1.2. Статистический критерий
- •Классификация статистических критериев:
- •1.3. Функция потерь и критерий качества выбора решения
- •2. Проверка простой гипотезы против простой альтернативы
- •2.1. Вероятности правильных и ошибочных решений
- •Критерии принятия решений
- •Байесовское решение
- •Максимум апостериорной вероятности
- •Максимальное правдоподобие
- •Критерий Неймана-Пирсона
- •Минимаксное правило
- •Критерии значимости
- •3.1. Проверка гипотез для нормального распределения
- •3.1.1. Гипотезы о неизвестном среднем при известной дисперсии
- •3.1.2. Гипотезы о неизвестном среднем при неизвестной дисперсии
- •3.1.3. Гипотеза о неизвестной дисперсии
- •3.2. Сравнение средних нормального распределения
- •3.2.1. Проверка гипотез о равенстве средних для двух выборок
- •3.2.1.1. Гипотеза о равенстве средних при неизвестных равных дисперсиях
- •3.2.1.2. Гипотеза о равенстве средних при известных дисперсиях
- •3.2.1.3. Сравнение средних при неизвестных неравных дисперсиях
- •3.2.1.3.1. Критерий Кохрана-Кокса
- •3.2.1.3.2. Критерий Сатервайта
- •3.2.2. Проверка гипотез о равенстве средних для выборок
- •3.2.2.1. Критерий Полсона
- •3.2.2.2. Критерий Шеффе
- •3.3. Сравнение дисперсий нормального распределения
- •3.3.1. Проверка гипотез о равенстве дисперсий для двух выборок
- •3.3.1.1. Критерий Фишера
- •3.3.1.2. Критерий Романовского
- •3.3.2. Проверка гипотез о равенстве дисперсий для выборок
- •3.3.2.1. Критерии Бартлетта
- •3.3.2.2. Критерии Кохрена
- •3.3.2.3. Критерий Самиуддина
- •3.4. Проверка гипотез для экспоненциального распределения
- •3.4.1. Гипотеза о неизвестном параметре экспоненциального распределения
- •4. Общие критерии согласия
- •4.1.Критерии хи-квадрат Пирсона
- •4.2. Критерии хи-квадрат Фишера
- •4.3. Критерий согласия Колмогорова- Смирнова
- •4.4. Критерий Смирнова-Крамера-фон Мизеса
- •4.5. Критерий Андерсона-Дарлинга
- •4.6. Критерий согласим Дарбина
- •5. Частные критерии согласия
- •5.1. Критерии проверки нормальности распределения
- •5.1.1. Сравнительный анализ критериев нормальности
- •5.1.2. Критерий Шапиро-Уилка
- •5.1.3 Критерий
- •5.1.4 Критерий
- •5.1.5 Критерий
- •5.1.6. Критерий нормальности д'Агостино
- •5.1.7. Энтропийный критерий нормальности (критерий Васичека)
- •5.1.8. Критерий Дэвида-Хартли-Пирсона
- •5.2. Критерии проверки экспоненциальности распределения
- •5.2.1. Критерий Фроцини
- •5.2.2. Критерий Бартлетта-Морана
- •5.3. Критерии проверки равномерности распределения
- •5.3.1. Критерий Ченга – Спиринга
- •5.3.2. Критерий Саркади – Косика
- •5.4. Критерии симметрии
- •5.4.1. Критерий симметрии Смирнова
- •5.4.2. Одновыборочный критерий Вилкоксона
- •6. Критерии однородности
- •6.1. Критерий -квадрат
- •6.2. Критерий Колмогорова
- •6.3. Критерий Уилкоксона — Манна — Уитни
- •7. Подбор кривых распределения вероятностей по экспериментальным данным
- •7.1. Кривые Пирсона типа I
- •7.2. Кривые Пирсона типа II
- •7.3. Кривые Пирсона типа III
- •7.4. Кривые Пирсона типа IV
- •7.5. Кривые Пирсона типа V
- •7.6. Кривые Пирсона типа VI
- •7.7. Кривые Пирсона типа VII
- •Список используемой литературы
5.1.7. Энтропийный критерий нормальности (критерий Васичека)
Критерий основан на том, что энтропия нормального распределения превышает энтропию любого другого распределения с той же дисперсией.
Энтропия распределения вероятностей с плотностью равна:
(157)
а ее оценка по выборочным данным
(158)
где при ; при ( - я порядковая статистика), - целое положительное число, меньшее, чем .
Статистика критерия Васичека имеет вид [60]:
(159)
где – коэффициент, вычисляемый по формуле(125).
Если , где - критическое значение статистики, то нулевая гипотеза нормальности распределения отклоняется на уровне значимости .
Значения для приведены втаблице 15. При , и справедливости гипотезы и всегда .
Таблица 15. Значения при
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 4 5
6
7
8
9
|
1 1 1 2 1 2 1 2 3 1 2 3 1 2 |
0,99 1,05 1,19 1,70 1,33 1,77 1,46 1,87 1,87 1,57 1,97 2,05 1,67 2,06 |
9 10
12
14
16
18 |
3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 |
2,13 1,76 2,15 2,21 1,90 2,31 2,36 2,01 2,43 2,49 2,11 2,54 2,60 2,18 |
18
20
25
30
|
2 3 4 1 2 3 4 2 3 4 5 2 3 4 |
2,62 2,69 2,67 2,25 2,69 2,77 2,76 2,83 2,93 2,93 2,91 2,93 3,04 3,06 |
30 35
40
45
50
|
5 2 3 4 5 3 4 5 3 4 5 3 4 5 |
3,05 3,00 3,13 3,16 3,16 3,19 3,24 3,24 3,25 3,29 3,30 3,29 3,34 3,35 |
Критерий прост, не нуждается в таблице коэффициентов, как критерий Шапиро-Уилки, его асимптотическая эффективность удовлетворительна.Наиболее эффективен критерий Васичека при проверке нормальностираспределения против альтернатив равномерности и экспоненциальности.
Исследования показали [61], что этот критерий чувствительнее к выбросам случайных величин, чем критерий Шапиро—Уилка.
Пример 27
По данной выборке проверить нормальность распределения случайных величин критерием Васичека на уровне значимости : -1, 0, 1, 2, 3, 5, 6, 7, 10, 15. Решение Для примера используем критерий при и . Имеем
и при получаем
Из таблицы 15 находим . Так как , нулевая гипотеза нормальности распределения не отклоняется. По аналогии имеем . Следовательно, и при приходим к такому же результату. |