График эмпирической функции распределения

рис.2

Замечание. Для наглядности, при построении гистограммы и эмпирической функции распределения масштаб по оси абсцисс и оси ординат может быть выбран различным.

Найдем точечные оценки математического ожидания и дисперсии. В качест-ве таких оценок выбирают среднее выборочное значение и выбо-рочную дисперсию , где (см. пособие с.96-99).

Результаты заносим в таблицу вида 3.

Таблица 3

Номер интервала				...		Некоторые результаты
				...
				...
				...
				...

Таблица 3 строится по данным табл.2, затем вычисляются и S ². В нашем примере результаты приведены в табл.4, после ее создания найдены и S ².

2. Построение доверительного интервала.

Интервал называется доверительным интервалом для неизвестного параметра θ, если, с заданной доверительной вероятностью g (надежностью) можно утверждать, что неизвестный параметр находится внутри этого интервала (накрывается интервалом). В данной работе будем искать доверительный интервал для математического ожидания m с заданной доверительной вероят-ностью g = 0,95 (см. пособие с. 108-109).

Ввиду большого объема выборки доверительный интервал имеет вид . Параметр t определяется из равенства

,

где , .

Замечание. Для определения t при использовании функции Лапласа

будем иметь следующее уравнение .

Таблица 4

Номер интер-вала													Неко-торые результаты
	-3,75	-3,25	-2,75	-2,25	-1,75	-1,25	-0,75	-0,25	0,25	0,75	1,25	1,75
	0,005		0,005	0,01	0,055	0,08	0,17	0,17	0,185	0,19	0,09	0,040
	-0,019		-0,014	-0,023	-0,096	-0,1	-0,128	-0,043	0,046	0,143	0,113	0,07	= - 0,052
	0,070		0,038	0,051	0,168	1/8	0,096	0,011	0,012	0,107	0,141	0,123	= 0,942

= 0,052; S ² = = 0,942 - 0,003 = 0,939

Округляя полученные результаты, принимаем = 0,05; S ² = 0,94.

Для рассматриваемого примера будем иметь при g = 0,95, 0,975,

откуда t =1,95, поэтому в нашем примере имеем

,

Таким образом, доверительный интервал для математического ожидания имеет вид .

3. Проверка статистических гипотез.

Проверим гипотезу о том, что генеральная совокупность, из которой произ-ведена выборка, имеет нормальный закон распределения (такое предположение может быть сделано по виду гистограммы). Применим критерий согласия (Пирсона). Так как математическое ожидание m и дисперсия генеральной совокупности нам неизвестны, то вместо них возьмем ихвыборочные характеристики: выборочное среднее и выборочную дисперсию S².

Проверка гипотезы сводится к следующему алгоритму.

Объединим в один интервал интервалы с малыми частотами так, чтобы в каждом из интервалов было не менее 6-8 элементов выборки. Обозначим полученное число интервалов буквой k ( ). Вычислим статистику

,

где n_i - число элементов выборки в каждом из k интервалов; p_i – теоретичес-кая вероятность попадания случайной величины в i -й интервал, которая опре-деляется по формуле

где вместо m берем , а вместо = S ², т. е. .

Устанавливаем число степеней свободы r, которое для нормального закона вычисляем по формуле r=k- 3. Назначаем уровень значимости = 0,05.

Для заданного уровня значимости р и найденного числа степеней свободы r по таблицам -распределения Пирсонанаходим значение и сравниваем между собой это значение и вычисленное значение статистики . Если окажется, что < ,то гипотеза о нормальном распределении не отвергается, то есть экспериментальные данные не противоречат гипотезе о нормальном распределении генеральной совокупности (см. пособие с. 126-129).

Замечание.При вычислении теоретических вероятностей крайние интервалы и заменяются интервалами и .

Применим критерий к рассматриваемому примеру при уровне значимости p = 0,05. Результаты вычислений помещены в таблице 5. Из этой таблицы имеем = 209,16; = 209,16 - 200 = 9,16. По таблице -распределения находим: = 11,07. Так как полученное нами значение = 9,16 < 11,07, то ги-потеза о нормальном распределении генеральной совокупности не отвергается.

Тема 2