Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Математическая статистика.doc
Скачиваний:
35
Добавлен:
03.05.2019
Размер:
3.12 Mб
Скачать

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 2распределению соответственно с ( n 1) и (m  1) степенями свободы. Поскольку случайные величины X и Y независимы, то величина

U =

имеет 2распределение с (m+n2) 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+n2) степенями свободы. Таким образом, если гипотеза H0: aх = aу верна, то величина

(2.6)

имеет распределение Стьюдента с (m+n2) 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: aхaу. 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+m2) = 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.