- •Львівський державний університет безпеки життєдіяльності
- •Статистичний аналіз
- •1. Основні поняття математичної статистики
- •Оцінки невідомих параметрів розподілу
- •Точкові оцінки.
- •Точкові оцінки математичного сподівання, дисперсії та середнього квадратичного відхилення.
- •Інтервальні оцінки параметрів розподілу
- •2.4. Розподіл - «хі-квадрат»
- •Розподіл Стьюдента
- •Розподіл Фішера-Снедекора
- •Інтервальні оцінки математичного сподівання і середнього квадратичного відхилення випадкової величини, яка розподілена за нормальним законом.
- •2.7.1 Інтервальні оцінки математичного сподівання
- •2.7.2. Інтервальні оцінки середнього квадратичного
- •3. Статистична перевірка гіпотез
- •3.1. Статистичні гіпотези та їх різновиди
- •3.2. Похибки перевірки гіпотез
- •3.3.Статистичний критерій перевірки основної гіпотези
- •3.4. Критична область
- •3.5. Знаходження критичних областей
- •3.6. Порядок дій при перевірці статистичних гіпотез
- •3.7. Критерій узгодження Пірсона
- •Перевірка гіпотез про параметри нормального розподілу
- •Гіпотези про математичні сподівання
- •Перевірка гіпотези про значення математичного сподівання за відомої дисперсії
- •Перевірка гіпотези про рівність дисперсій двох незалежних випадкових величин
- •Однофакторний дисперсійний аналіз
- •5. Основні поняття кореляційного та регресійного аналізу
- •Статистичний опис системи двох випадкових величин
- •Вибірковий коефіцієнт кореляції
- •Основні поняття і методи регресійного аналізу
- •Додатки Додаток 1 Значення функції
- •Значення функції Лапласа .
- •Визначається рівністю , .
- •Додаток 6
Перевірка гіпотези про рівність дисперсій двох незалежних випадкових величин
Задача про перевірку гіпотези про рівність двох дисперсій виникає досить часто. Наприклад, при аналізі стабільності виробничого процесу до і після введення нової технології (коливання у випуску продукції вимірюється за допомогою середнього квадратичного відхилення), при вивченні якості вимірювальних приладів(порівняння дисперсій показників окремих приладів),при аналізі ступеня однорідності двох сукупностей щодо деякої ознаки (кваліфікації робітників, стажу персоналу і т.д.).
Нехай випадкові
величини
,що
характеризують дві статистичні
сукупності, — незалежні, нормально
розподілені з невідомими дисперсіями
відповідно.
Перевірятимемо
гіпотезу
(про рівність дисперсій випадкових
величин
і
).
Вважаємо, що відомими є такі величини:
вибірки
і
обсягів
і
для випадкових величин
і
відповідно;рівень значущості .
Критерій перевірки
гіпотези
базується на співставленні виправлених
дисперсій
і
,
обчислених за даними вибірок .При даних
припущеннях критерієм перевірки
гіпотези
є випадкова величина
:
де
,
(3.10)
яка
розподілена за законом Фішера-Снедекора
з
і
ступенями вільності.
Перевірку нульової
гіпотези
за конкуруючої
здійснюємо за схемою:
Знаходимо емпіричне значення критерію за формулою (3.10);
За таблицею критичних точок розподілу Фішера-Снедекора (додаток ?) для заданого рівня значущості і ступенів вільності і знаходимо критичну точку правосторонньої критичної області
Робимо висновок щодо прийняття гіпотези :
якщо
то гіпотезу
приймаємо;якщо
то гіпотезу
відхиляємо на користь альтернативної
гіпотези
У випадку, коли
,
критерій згоди задається формулою:
,
де
і
Зауваження. Якщо
нульова гіпотеза
,
альтернативна гіпотеза
то
перевірку гіпотези
здійснюємо за попередньою схемою, в
якій змінюється тільки методика
знаходження критичного значення
,а
саме: з таблиці критичних точок розподілу
Фішера-Снедекора критичну точку
визначаємо за рівнем значущості
та числом ступенів вільності
і
.
Приклад 3.5. За даними статистичними розподілами вибірок випадкових величин і ,
|
1,2 |
2,2 |
3,2 |
4,2 |
5,2 |
|
1 |
2 |
4 |
2 |
3 |
|
0,8 |
1,6 |
2,4 |
3,2 |
4 |
|
2 |
6 |
1 |
1 |
2 |
які
є незалежними та мають нормальні закони
розподілу при рівні значущості
перевірити правильність гіпотези
за альтернативної гіпотези
Розв’язання. Обчислимо і :
Обчислюємо емпіричне значення критерію Фішера-Снедекора за формулою (3.10):
З таблиці додатку
6 критичних точок розподілу Фішера-Снедекора
для заданого рівня значущості
знаходимо критичну точку правосторонньої
критичної області
Оскільки
то нульова гіпотеза
приймається.
