- •§1. Основы выборочного метода 6
- •§2. Статистическая проверка гипотез 45
- •§ 3. Обработка результатов наблюдений 70
- •Введение
- •§1. Основы выборочного метода
- •1.1. Понятие о выборочном методе.
- •1.2. Методы группировки экспериментальных данных
- •1.3. Выборочные оценки и ошибки выборки
- •1.4. Некоторые требования, предъявляемые к выборочным оценкам
- •1.5. Случайная повторная выборка для определения оценки доли признака
- •1.6. Случайная повторная выборка для определения оценки генеральной средней
- •1.7. Оценка генеральной дисперсии
- •1.8. Простая случайная бесповторная выборка
- •1.9. Эмпирическая ковариация
- •1.10. Межгрупповая дисперсия
- •2) Межгрупповая дисперсия:
- •Упражнения
- •1.36. Признак X(к) задан на множестве следующей таблицей:
- •Задания для контрольной работы № 1.
- •§2. Статистическая проверка гипотез
- •2.1. Основные понятия
- •2.2. Сравнение выборочной средней с математическим ожиданием нормальной генеральной совокупности при известной дисперсии
- •2.3. Сравнение генеральных средних по выборкам одинакового объема при равных известных дисперсиях.
- •2.4. Проверка гипотезы о равенстве математических ожиданий при известных дисперсиях
- •2.5. Проверка гипотезы о равенстве математических ожиданий при равных неизвестных дисперсиях
- •2.6. Сравнение дисперсий двух нормальных распределений
- •2.7. Критерии согласия
- •2.8. Распределение долей признаков
- •2.9. Сравнение выборочной исправленной дисперсии с заданной дисперсией нормальной генеральной совокупности
- •Упражнения
- •2.10. Задания для контрольной работы № 2
- •§ 3. Обработка результатов наблюдений
- •3.1. Методические указания к лабораторной работе
- •3.2. Задания для лабораторной работы
- •Приложения
- •Ответы к упражнениям
- •Заключение
2.5. Проверка гипотезы о равенстве математических ожиданий при равных неизвестных дисперсиях
Пусть теперь для тех же выборок обе генеральные дисперсии неизвестны, но одинаковы, т.е. .
Рассмотрим их выборочные средние и исправленные дисперсии:
, , , .
Известно, что , - нормально распределенные случайные величины. Величины подчинены 2распределению соответственно с ( n 1) и (m 1) степенями свободы. Поскольку случайные величины X и Y независимы, то величина
U =
имеет 2распределение с (m+n2) степенями свободы, а величина распределена нормально: .
Поэтому нормализованная случайная величина
V = (2.5)
имеет стандартное нормальное распределение N(0, 1), а отношение
имеет распределение Стьюдента с (m+n2) степенями свободы. Таким образом, если гипотеза H0: aх = aу верна, то величина
(2.6)
имеет распределение Стьюдента с (m+n2) степенями свободы. Эта величина используется в качестве критерия для проверки гипотезы H0.
В качестве альтернативной к данной гипотезе рассмотрим гипотезу H1: .Зададим уровень значимости и построим двустороннюю критическую область. Левое критическое значение определим из уравнения
Fn+m-2(x1) = 0,5 ,
где Fn+m-2(x) - функция распределения Стьюдента с (n+m-2) степенями свободы, а правое критическое значение по свойству чётности соответствующей функции плотности: x2=-x1. Далее проверка гипотезы аналогична изложенному в предыдущем разделе.
Пример 2.4. Для того чтобы проверить технологию изготовления нового кваса "Будь здоров", периодически отбирают случайным образом 10 бутылок и находят концентрацию сахара. В следующей таблице приведены данные по стандартной партии (Х) и по очередной проверяемой (Y).
№ |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
X |
11,93 |
9,43 |
10,43 |
8,93 |
9,93 |
9,43 |
7,43 |
8,93 |
8,43 |
9,93 |
Y |
10,24 |
9,74 |
10,74 |
8,24 |
11,24 |
9,74 |
8,74 |
11,24 |
9,74 |
9,24 |
Выдвигаем нулевую гипотезу H0: aх = aу при конкурирующей гипотезе H1: aх ≠ aу. Положим уровень значимости α= 0,1. Проверим H0
Решение. Введём новые переменные u = x – 9,43; v = y- 9,24. Составим служебные таблицы для новых переменных:
№ |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|
U |
2,5 |
0 |
1 |
-0,5 |
0,5 |
0 |
-2 |
-0,5 |
-1 |
0,5 |
0,5 |
U2 |
6,5 |
0 |
1 |
0,25 |
0,25 |
0 |
4 |
0,25 |
1 |
0,25 |
13,5 |
№ |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|
V |
1 |
0,5 |
1,5 |
-1 |
2 |
0 |
-0,5 |
0 |
0,5 |
0 |
4 |
V2 |
1 |
0,25 |
2,25 |
1 |
4 |
0 |
0,25 |
0 |
0,25 |
0 |
9,5 |
Вычисление средних значений и стандартных отклонений дают следующие результаты ; , , . Учитывая, что в данном примере n = m = 10, мы можем вычислить критерий Tнабл.:
= 0,335.
По данному значению α и по числу степеней свободы (n+m2) = 18 находим по таблице критическое значение Ткр2 == 1,73. Следовательно, область принятия имеет вид (1,73; 1,73).
Поскольку найденное значение Tнабл. попадает в область принятия, то гипотезу H0 принимается. В этой задаче мы в первом приближении предполагали, что дисперсии обеих выборок статистически не различимы. Ниже будет показано, как оценить существенно ли отличаются дисперсии двух выборок из нормально распределённой совокупности.