Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения.

Задача 1.1.Рассмотрим набор результатов x1, x2, …, xn многократного измерения нормально распределенной величины x. Проверяется гипотеза о том, что Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru , где Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru – заданное значение измеряемой величины, равное 10.

n x
10.52
10.62
10.82
10.91
10.54
10.57
10.92
10.65
10.58
10.26

Решение №1:

1. Определим Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru и Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru :

Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru

Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru

2. Введем новую величину, содержащую как экспериментальное среднее, так и заданное значение:

Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru =10.083

3. При уровне значимости Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru гипотеза о совпадении и подтверждена, если Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru , чему соответствует доверительная вероятность α. При α=0.95:

Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru

Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru

4. Заданное значение tне попадает в найденный интервал, гипотезу о совпадении Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru и x0 нужно расценивать как несправедливую для уровня значимости α=0,95.

Решение №2:

1. Определим Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru :

Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru

2. Найдем интервал возможного изменения величины Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru . Воспользуемся

Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru

Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru

3. Заданное значениеx0 не попадает в найденный интервал, гипотезу о совпадении Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru и x0 нужно расценивать как несправедливую для уровня значимости α=0,95.

Гипотезасовпадении двух независимых средних значений

Задача 2.1.Рассмотрим следующую ситуацию. Из двух независимых экспериментов получены две группы результатов многократных измерений x1, x2,.......,xn1 и y1, y2,....yn2 нормально распределенных величин x и y.

n x y
10.52 10.54
10.62 10.51
10.82 10.84
10.91 10.45
10.54 10.56
10.57 10.23
10.92 10.42
10.65 10.74
10.58 10.69
10.26 10.85

Проверяют гипотезу о том, что Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru .

Решение:

4. Определены Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru .

Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru

Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru

Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru

Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru

5. Введем новую величину:

Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru

6. При справедливости равенства Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru для Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru и Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru установлено, что при конечных значениях n1 и n2 распределение величины t близко к распределению Стьюдента, у которого:

Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru

7. При уровне значимости Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru гипотеза о совпадении и подтверждена, если –t(α, n)<= t<= +t( Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru ,n), чему соответствует доверительная вероятность α.

8. При α=0.7

Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru

Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru

Гипотеза о линейности данных.

Задача 3.1.После определения значений параметров с помощью метода наименьших квадратов необходимо проверить справедливость гипотезы о том, что экспериментально зарегистрированная зависимость является линейной.

Вычислим температурный коэффициент сопротивления металла по методу наименьших квадратов. Сопротивление зависит от температуры по линейному закону:

Rt = R0(1 + αt) = R0 + R0αt.

Свободный член определяет сопротивление R0 при температуре 0° C , а угловой коэффициент – произведение температурного коэффициента α на сопротивление R0.

Результаты измерений и расчетов приведены в таблице (см. таблицу 2).

Таблица 2

n t, c r, Ом t-¯ t (t-¯ t)2 (t-¯ t)r r - bt - a (r - bt - a)2
1.242 -62.8333 3948.028 -78.039 0.007673  
1.326 -26.8333 720.0278 -35.581 -0.00353  
1.386 -1.83333 3.361111 -2.541 -0.00965  
1.417 10.16667 103.3611 14.40617 -0.01039  
1.512 34.16667 1167.361 51.66 0.021141  
1.520 47.16667 2224.694 71.69333 -0.00524  
8.403 8166.833 21.5985  
∑/n 85.83333 1.4005

Решение:

Обратимся к выражению, задающему остаточную сумму квадратов:

Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru

где в качестве a и b использованы их экспериментальные оценки.

Величины χ2(n,α) приведены в табл.5: α=0,75, n=5, χ2(n,α)=2.8.

Если неравенство Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru невыполнено, то гипотеза о линейности отвергается. Вместе с тем, возможны другие причины несоблюдения неравенства – необходимо проверить положения, при которых правомерно применение метода наименьших квадратов.

Таблица Стьюдента

Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru

Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru

Практическое занятие 6. Статистическая проверка гипотез

Вариант №1

Задача 1. Рассмотрим набор результатов x1, x2, …, xn многократного измерения нормально распределенной величины x. Проверяется гипотеза о том, что Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru , где Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru – заданное значение измеряемой величины, равное 1.25.

x 1.12 1.14 1.85 1.54 1.62 1.14 1.16 1.20 1.23 1.25 1.14 1.26
n

Задача 2.Рассмотрим следующую ситуацию. Из двух независимых экспериментов получены две группы результатов многократных измерений x1, x2,.......,xn1 и y1, y2,....yn2 нормально распределенных величин x и y.

n x y
1.12 1.11
1.14 1.51
1.85 1.45
1.54 1.58
1.62 1.16
1.14 1.41
1.16 1.68
1.20 1.02
1.23 1.06
1.25 1.07
1.14 1.16
1.26 1.20

Проверяют гипотезу о том, что Гипотеза совпадения экспериментального среднего и известного значения. - student2.ru .

Задача 3. После определения значений параметров с помощью метода наименьших квадратов необходимо проверить справедливость гипотезы о том, что экспериментально зарегистрированная зависимость является линейной.

Вычислим температурный коэффициент сопротивления металла по методу наименьших квадратов. Сопротивление зависит от температуры по линейному закону:

Rt = R0(1 + αt) = R0 + R0αt.

Свободный член определяет сопротивление R0 при температуре 0° C , а угловой коэффициент – произведение температурного коэффициента α на сопротивление R0.

Результаты измерений и расчетов приведены в таблице (см. таблицу 1).

Таблица 1

n t, c r, Ом t-¯ t (t-¯ t)2 (t-¯ t)r r - bt - a (r - bt - a)2
1.242       0.008  
1.326       -0.04  
1.386       -0.1  
1.417       -0.12  
1.512       0.02  
1.520       -0.06  
         
∑/n    

Наши рекомендации