98

Лекція 7

Ідентифікація закону розподілу за експериментальними даними

Ідентифікація закону розподілу. Оцінка розподілу по критеріям згоди "хі - квадрат" та Колмогорова - Смірнова.

6.1. Ідентифікація закону розподілу

Якщо деякі з елементів системи поводяться стохастично, то в процесі звичайного моделювання виникає проблема: як перевірити сумісність експериментальних даних з деяким теоретичним розподілом? Інакше кажучи, виникає питання: чи відповідає частота спостережуваних вибіркових значень тій частоті, з якою вони повинні б по­являться при деякому імовірнісному розподілі, що відповідає певному теоретичному закону? Якщо частота подій (значень вимірюваної величини) близька до величини, що передбачається теоретично, то надалі можна будувати модель вихідних або очікуваних подій на основі теоретичного розподілу.

Рис. 7.1. Гістограма для даних табл. 7.1

Зазвичай, при проведенні експерименту одразу не можна висловити розумну здогадку (гіпо­тезу) відносно розподілу випадкової змінної, поки не зберемо і не проаналізуємо достатню кількість об'єктивних (облікових або експериментальних) дан­их, що відносяться до досліджуваного експерименту. Зібрані дані зазвичай підсумовують у вигляді розподілу відносних частот (гістограми, див. лекцію 5); така гістограма приве­дена на рис. 7.1. Якщо маємо справу з дискретною змінною, то записуємо частоти появи кожного з її можливих значе­ний. Якщо змінна безперервна, розбиваємо весь діапазон її значень на рівні інтервали (групи) і записуємо частоти появи кожної групи. Число груп зазвичай беруть в межах від 5 до 20 залежно від конкретних даних. Тоді відносна частота для кожної групи дорівнює частки від ділення спостережуваного числа події даної групи на загальне число подій. Таблиця 7.1 і рис. 7.1 ілюструють порядок такої обробки екс­периментальних даних при неперервній змінній, а таблиця. 7.2 і рис. 7.2 — при дискретній.

Таблиця 7.1

Розподіл тижневої продуктивності

Тижнева продуктивність (х)	Частота	P(x)
Менше 46	1	0,008
46—55	1	0,008
56—65	3	0,025
66—75	7	0,058
76—85	11	0.092
86—95	21	0,175
96—105	28	0,234
106—115	16	0,134
116—125	22	0,183
126—135	7	0,058
136—145	1	0,008
146 і вище	2	0,017
	120	1,000

Закінчивши побудову гістограми, зазвичай переходять до під­бору відповідного до даного випадку теоретичного закону розподілу. Перший спосіб — візуально порівняти отриману гістограму з декількома кривими теоретичних розподілів. Так, порівнюючи гістограму рис. 7.2 з теоретичними кривими, приведеними на рис. 7.3, можна бачити, що вона схожа на розподіл Пуассона. В той же час гістограма рис. 7.1 схожа з кривою нормального розподілу. Проте таке візуальне порівняння дозволяє лише передбачити, до якого теоретичного розподілу треба прагнути «підігнати» експериментальне, і ніколи не дає до­статніх підстав, аби остаточно прийняти деяку гіпотезу (теоретичний розподіл).

Рис. 7.2. Гістограма для відносних частот даних табл. 7.2

Рис. 7.3. Типові теоретичні криві розподілу ймовірностей

Після того, як аналітично підібрано одне або декілька теоре­тичних розподілів (наприклад, нормальне, Пуассона, біно­міальне, гамма-розподіл і т. д.), з якими, як перед­бачається, можна погоджувати експериментальні дані, слід визначити параметри розподілу, з тим аби піддати їх перевірці за допомогою статистичних критеріїв. Якщо передбачуваний розподіл є функцією двох параметрів, останні зазвичай удається оцінити на основі вибіркового середнього і вибі­ркової дисперсії.

Таблиця 7.2

Розподіл відносних частот телефонних запитів за одночасовий інтервал

Число запитів N	Число одночасових інтерва­лів с N запитами	Відносна частота
0	315	0,619
1	142	0,279
2	40	0,078
3	9	0,018
4	2	0,004
5	1	0,002
	509	1,000

Коли експериментальні дані розбиті на групи, середнє і дисперсію можна обчислити за відповідними формулами

,

= ,

де — повний об'єм вибірки, ;

k — число груп (інтервалів вибірки);

—середня точка i - гo інтервалу або (для дискретних дан­их) значення i - ой групи;

Таблиця 7.3

Обчислення статистичних параметрів для дискретних даних табл. 7.2

— частота появлення - ої групи або -гo інтервалу.

Для дискретних даних таблиці 7.2 необхідні обчислення зве­дено в таблицю 7.3, а для неперервних даних таблиці 7.1 — в таблицю 7.4.

Спочатку було зроблено припущення, що даним таблицям. 7.2 може відповідати розподіл Пуассона. Із [1, ... , 3] відомо, що в цьому розподілі середнє дорівнює дисперсії (зазвичай позначається ), а з таблиці 7.3 видно, що для експериментальних даних серед­нє не дорівнює дисперсії: 0,5147<0,6007. Це могло б змусити нас відкинути гіпотезу про те, що експериментальний розподіл - пуассонівський. Проте в даному конкретному випадку маємо як практичні, так і теоретичні підстави не відмовлятися від цієї гіпотези. Коли вірогідність деякої події для од­ного тимчасового інтервалу така ж, як для будь-якого іншого, а здійснення якої-небудь події не робить впливу на ймовірність його повторної появи, є вагома підстава чекати розподіл Пуассона. Додаткові підстави для цього отримуємо, якщо в будь-якому інтервалі часу має місце висока вірогідність появи нульового числа подій і якщо середнє число подій в кожному тимчасовому інтервалі мало.

Таблиця 7.4

Обчислення статистичних параметрів для неперервних даних табл. 7.1

40,5	1	40,5	1640,25
50,5	1	50,5	2550,25
60,5	3	181,5	10980,75
70,5	7	493,5	34791,75
80,5	11	885,5	71282,75
90,5	21	1900,5	171995,25
100,5	28	2814,0	282807,00
110,5	16	1768,0	195364,00'
120,5	22	2651,0	319445,50'
130,5	7	913,5	119211,75
140,5	1	140,5	19740,25
150,5	2	301,0	45300,50
	120	12140,0	1275110,00

У наведеному прикладі дані таблиці 7.2, що представляють число за­питів, що отримуються по телефону в бюро технічної інформації, задовольняють всім цим критеріям. Якщо хочемо і далі вважати можливим розподіл Пуассона, то можна прийняти, що дорівнює середній величині між вибірковим середнім і вибірковою дисперсією, тобто