IV. Проверка гипотезы о нормальном распределении случайной величины
Ввиду ограниченного числа наблюдений статистический закон распределения обычно в какой-то мере отличается от теоретического. Возникает необходимость определить: является ли расхождение между статистическим и теоретическим законами распределения следствием ограниченного числа наблюдений или оно является существенным и связано с тем, что действительное распределение случайной величины не соответствует выдвинутой гипотезе.
Для проверки гипотезы о нормальном распределении рассматриваемой величины заполним таблицу 2. Для этого:
1. Производим новую классификацию выборки: добавляем новые интервалы и к уже имеющимся и объединяем интервалы, для которых в один.
После объединения количество интервалов .
2. Вычисляем теоретические вероятности попадания варианты в каждом интервале по формуле
,
где , функция Лапласа
.
3. Вычисляем частоты интервалов и относительные частоты с учетом объединения интервалов.
, , , ,
,
4. Для проверки гипотезы о нормальном распределении случайной величины в качестве меры расхождения между теоретическим и статистическим распределениями выберем случайную величину (хи-квадрат)
.
Заполнив таблицу 2, вычислим значение критерия (хи-квадрат статистическое).
Случайная величина распределена по закону с параметром , называемым числом степенной свободы.
Число параметров нормального распределения
Число степенной свободы .
Расхождение между статистическим и теоретическим распределениями является не существенным, если величина не превышает критического значения .
При уровне значимости и числу степенной свободы находим критическое значение
.
Так как
,
то выдвинутую гипотезу о том, что случайная величина распределена по нормальному закону, можно с надежностью
считать правдоподобной, не противоречащей опытным данным.
Табл. 2
№ | Границы классов | |||||||
Σ |
Построим график теоретической плотности распределения
.
Для этого возьмем точек с абсциссами из таблицы 1 и вычислим ординаты этих точек. Результат запишем в таблицу 3.
Табл. 3
N | ||||||
Для более точного построения графика вычислим точку максимума
,
и точки перегиба
,
.
Сравним теоретическую и эмпирическую плотности распределения случайной величины:
Табл. 4.
N | ||||||||
Сравнивая значения ординат плотности распределения случайной величины и плотности относительных частот, мы наблюдаем незначительное отклонение этих величин друг от друга, что также свидетельствует о правильности выбора закона распределения.