- •Елементи теорії ймовірностей
- •§1. Означення ймовірності
- •Простіші властивості ймовірності
- •Класичне означення ймовірності
- •VII. Геометрична ймовірність.
- •VIII. Умовна ймовірність. Формула Байєса.
- •§2. Послідовності незалежних випробувань
- •I. Послідовність незалежних випробувань.
- •II. Схема Бернуллі
- •Iіi. Граничні теореми у схемі Бернуллі
- •§3. Випадкові величини
- •II. Дискретна випадкова величина
- •III. Неперервна випадкова величина
- •§4. Нормальний розподіл та його властивості
- •§5. Кореляція
- •V. Кореляційний момент:
- •Vі. Коефіцієнт кореляції
- •Vіі. Лінійна регресія -
- •Елементи математичної статистики
- •§1 Вибірка та її характеристики
- •Варіаційний ряд.
- •Емпірична (вибіркова) функція розподілу
- •Полігон частот
- •Гістограма
- •§2 Задача перевірки статистичних гіпотез
- •Гіпотеза про параметри нормального розподілу : .
- •Гіпотеза про параметри нормального розподілу : .
- •Гіпотеза про закон розподілу. Критерій Колмогорова.
- •§3. Довірчі інтервали
- •§4. Вибіркова кореляція
- •§5. Значущість вибіркового коефіцієнту кореляції
- •§6. Критерій , як критерій незалежності ознак
-
Гіпотеза про закон розподілу. Критерій Колмогорова.
Припустимо, що маємо вибірку об’єму . Закон розподілу невідомий. Висувається гіпотеза : функцією розподілу є дана функція . Треба порівняти її та побудовану за вибіркою емпіричну функцію розподілу і за величиною відхилення зробити висновок чи треба приймати цю гіпотезу.
Розглянемо величину відхилення
.
Тоді якщо , то гіпотеза відхиляється на рівні значущості ;
якщо , то гіпотеза приймається. При цьому
.
Тут - -границя розподілу Колмогорова. Значення її можна знайти за таблицею (див. Додаток).
Як знайти ? Оскільки функція розподілу усюди зростає, а емпірична функція розподілу стала на кожному проміжку і дорівнює , то верхня межа модуля різниці на проміжку досягається в одному з його кінців і дорівнює або , або (див. рис.4)
Рис.4
Таким чином, щоб знайти , треба знайти найбільше з відхилень (або , що так само ), або по всіх відрізках:
.
Приклад. Вибірка: . Об’єм .
Варіаційний ряд: .
а) Висуваємо гіпотезу, що відповідна випадкова величина розподілена нормально с параметрами . Знайдемо за таблицею значень функції Лапласа величини
.
Занесемо отримані дані у Таблицю. Побудована за вибіркою емпірична функція розподілу вказана у прикладі п.3 §1.. Занесемо її значення в точках в Таблицю. Заповнимо Таблицю:
Таблиця розрахунків за критерієм Колмогорова
1 |
2 |
3 |
3.5 |
4 |
4.5 |
|
0.030 |
0.173 |
0.500 |
0.681 |
0.827 |
0.921 |
|
0 |
0.125 |
0.250 |
0.625 |
0.750 |
0.875 |
|
0.030 |
0.048 |
0.250 |
0.056 |
0.077 |
0.046 |
|
0.095 |
0.077 |
0.125 |
0.069 |
0.048 |
0.079 |
(Під час заповнення останньої клітинки вважаємо, що
=).
Знайдемо найбільше число у двох останніх рядках. Воно дорівнює 0.250. Це й буде . Виберемо рівень значущості . Порівняємо обчислене відхилення 0.250 та знайдену за таблицею розподілу Колмогорова величиною. Маємо
.
Гіпотеза приймається.
б) Висуваємо гіпотезу, що відповідна випадкова величина розподілена нормально с параметрами . Знайдемо за таблицею значень функції Лапласа величини
.
Занесемо отримані дані у Таблицю. Значення емпіричної функції розподілу такі самі, як у прикладі а).
Заповнимо Таблицю:
Таблиця розрахунків за критерієм Колмогорова
1 |
2 |
3 |
3.5 |
4 |
4.5 |
|
0.024 |
0.135 |
0.413 |
0.587 |
0.746 |
0.865 |
|
0 |
0.125 |
0.250 |
0.625 |
0.750 |
0.875 |
|
0.024 |
0.010 |
0.163 |
0.038 |
0.004 |
0.010 |
|
0.101 |
0.115 |
0.212 |
0.163 |
0.129 |
0.135 |
(Під час заповнення останньої клітинки вважаємо, що
=).
Як бачимо, 0.212. Виберемо рівень значущості . Порівняємо обчислене відхилення 0.212 та знайдену за таблицею розподілу Колмогорова величиною . Маємо
.
Гіпотеза приймається.