Правило проверки гипотезы о законе распределения случайной величины.
Ранее отмечалось (и этот факт очевиден), что статистика
принимает только не отрицательные значения (всегда c2 ³0), причем в нуль она обращается в одном – единственном случае – при совпадении всех соответствующих эмпирических и теоретических частот (т.е. при
для каждого i).
Если выдвинутая гипотеза о законе распределения изучаемой случайной величины соответствует действительности, то эмпирические и теоретические частоты должны быть примерно одинаковы, а значит, значения статистики
будут группироваться около нуля. Если же выдвинутая гипотеза ложна, то эмпирические и соответствующие теоретические частоты будут существенно разниться, что приведет к достаточно большим отклонениям от нуля значений
.
Поэтому хотелось бы найти тот рубеж – называемый критическим значением (или критической точкой) и обозначаемый через
, который разбил бы всю область возможных значений статистики
на два непересекающихся подмножества: область принятия гипотезы, характеризующаяся неравенством
, и критическую область (или область отвержения гипотезы), определяемую неравенством
.
Область принятия Критическая область
Гипотезы
|
0
Как же найти критическое значение
?
Если выдвинутая гипотеза о законе распределения изучаемой случайной величины верна, то вероятность попадания значений статистики
в критическую область должна быть мала, так что событие {
} должно быть практически неосуществимым в единичном испытании. Эта вероятность, обозначим ее через
:

называется уровнем значимости.
Чтобы определить критическое значение
, поступим следующим образом. Зададим какое – либо малое значение уровня значимости
(как правило
= 0,05 или
= 0,01) и найдем
как уровень уравнения
с неизвестной x. Поскольку распределение статистики
близко при
к
- распределению с r степенями свободы, то

и приближенное значение
можно найти из уравнения

Геометрические соображения показывают, что последнее уравнение имеет единственное решение: его корень – это такое число x > 0, при котором площадь под графиком функции
(плотности
- распределения) над участком
равна. На практике решение последнего уравнения находят с помощью специальных таблиц, имеющихся в любом руководстве по математической статистике; эти таблицы позволяют по двум входным параметрам – уровню значимости
и числу степеней свободы r определить критическое значение
. (Находимое таким образом критическое значение зависит, конечно, от
и r,что при необходимости отражают и в обозначениях:
).
Зададим уровень значимости как
= 0,05 (условие курсовой работы) .
Подводя итоги, сформулируем правило проверки гипотезы о законе распределения случайной величины с помощью
- критерия Пирсона:
1) Проводят n независимых наблюдений случайной величины (принято считать, что должно быть n ³ 100).
2) Разбивают всю числовую ось на несколько (как правило, на 8…12) промежутков

так, чтобы количество измерений в каждом из них (называемое эмпирической
частотой
) оказалось не менее пяти (т.е.
³ 5 при каждом i).
3) Выдвигают (например, судя по профилю гистограммы) гипотезу о законе распределения изучаемой случайной величины и находят параметры этого закона (чаще всего, заменяя математическое ожидание и дисперсию их оценками).
4) С помощью предполагаемого (теоретического) распределения находят теоретические вероятности pi и теоретические частоты
= n × pi попадания значений случайной величины в i-й промежуток.
5) По эмпирическим и теоретическим частотам вычисляют значения статистики
, обозначаемое через c2набл..
6) Определяют число r степеней свободы.
7) Используя заданное значение уровня значимости
и найденное число степеней свободы r, по таблице находят (на пересечении строки, отвечающей r, и столбца, отвечающего
) критическое значение
.
8) Формулируя вывод, опираясь на основной принцип проверки статистических гипотез:
если наблюдаемое значение критерия принадлежит критической области, т.е. если
, то гипотезу отвергают как плохо согласующуюся с результатами эксперимента;
если наблюдаемое значение критерия принадлежит области принятия гипотезы, т.е.
, то гипотезу принимают как не противоречащую результатам эксперимента.
Дата добавления: 2021-11-30; просмотров: 31; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!
