- •20. Центральная предельная теорема
- •42.Проверка гипотеза о зависимости (независимости) случайных величин
- •41. Проверка гипотеза о зависимости (независимости) случайных величин
- •2.Билет
- •4Билет Формула полной вероятности
- •7Законы распределения дискретных случайных величин
- •8Распределение непрерывных случайных величин
- •9Системы случайных величин
- •10Условные законы распределения случайных величин, входящих в систему
- •12Нормальный закон на плоскости. Уравнение линии регрессии
- •13Функции от случайных аргументов
- •14 Билет
- •15Закон распределения функции от случайного аргумента общего вида
- •16Законы распределения функции от произвольного числа случайных аргументов
- •17Предельные теоремы теории вероятностей
- •18Частная теорема Чебышева
- •19Теорема Бернулли и Пуассона
41. Проверка гипотеза о зависимости (независимости) случайных величин
Т.к. степень силы связи между случайными величинами, входящими в систему, определяется коэффициентом кореляции, то при определении независимости случайными величинами, входящими в систему, формируется гипотеза вида: Где - коэффициент кореляции между случайными величинами X или Y.
В качестве выборочной функции при проверке этой гипотезы задаётся выражение вида: Где - статистический коэффициент кореляции.
При справедливости нулевой гипотезы данная выборочная функция имеет распределение с числом степеней свободы , поэтому нулевая гипотеза проверяется по таблицам распределения.
Если не подтверждается гипотеза о независимости случайных величин, то может быть сформулирована гипотеза о силе связи между случайными величинами, входящими в систему:
Данная гипотеза проверяется по выборочной функции вида: где - статистический коэффициент корреляции.
Если справедлива нулевая гипотеза, то данная выборочная функция имеет стандартное нормальное распределение с характеристиками:
Чтобы нулевую гипотезу можно было проверить по таблицам нормального стандартного распределения, переходят к нормированным и центрированным выборочным функциям:
(4)
Она имеет нормальное стандартное распределение. Поэтому нулевую гипотезу проверяют с помощью таблиц стандартного нормального распределения, т.е. по уровню значимости и виду альтернативной гипотезы определяют критическую область, а по выборочной функции (4) определяют её реализацию.
Если полученный результат попадает в критическую область, то нулевая гипотеза отклоняется.
1.Теория вероятностей изучает закономерности массовых случайных явлений.
Важным понятием в теории вероятностей является событие. Под событием понимается результат проведения опыта.
События бывают достоверные, невозможные и случайные. Достоверным называется событие, которое в результате опыта обязательно произойдёт. Невозможным называется событие, которое в результате опыта не произойдёт. Случайным называется событие, которое в результате опыта может как произойти, так и не произойти.
Вероятность события называют мерой случайной возможности. Вероятность достоверного события равна 1, вероятность невозможного события равна 0.
Классификация событий:
События и называются несовместными, если появление одного из них исключает появление другого.
События и называются совместными, если появление одного из них не исключает возможности появления другого события.
Событие называется благоприятствующим событию , если появление события влечёт за собой появление события .
События образуют полную группу попарно несовместных событий, если в результате проведения опыта обязательно произойдёт одно и только одно из этих событий.
Событие и противоположное ему событие (не ) образуют полную группу несовместных событий.
В теории вероятностей первоначально существовало несколько подходов к понятию вероятности события.