
- •§ 1. Испытания и события
- •§ 2. Виды случайных событий
- •§ 3. Классическое определение вероятности
- •§ 4. Основные формулы комбинаторики
- •§ 5. Примеры непосредственного вычисления вероятностей
- •§ 6. Относительная частота. Устойчивость относительной частоты
- •§ 7. Ограниченность классического определения вероятности. Статистическая вероятность
- •§ 8. Геометрические вероятности
- •§ 1. Теорема сложения вероятностей несовместных событий
- •§ 2. Полная группа событий
- •§ 4. Принцип практической невозможности маловероятных событий *
- •§ 1. Произведение событий
- •§ 2. Условная вероятность
- •§ 3. Теорема умножения вероятностей
- •§ 4. Независимые события. Теорема умножения для независимых событий
- •§ 5. Вероятность появления хотя бы одного события
- •§ 1. Теорема сложения вероятностей совместных событий
- •§ 2. Формула полной вероятности
- •§ 3. Вероятность гипотез. Формулы Бейеса
- •§ 1. Формула Бернулли
- •§ 2. Локальная теорема Лапласа
- •§ 3. Интегральная теорема Лапласа
- •§ 4. Вероятность отклонения относительной частоты от постоянной вероятности в независимых испытаниях
- •§ 1. Случайная величина
- •§ 2. Дискретные и непрерывные случайные величины
- •§ 3. Закон распределения вероятностей дискретной случайной величины
- •§ 4. Биномиальное распределение
- •§ 5. Распределение Пуассона
- •§ 6. Простейший поток событий
- •§ 7. Геометрическое распределение
- •§ 8. Ги пер геометрическое распределение
- •§ 1. Числовые характеристики дискретных случайных величин
- •§ 2. Математическое ожидание дискретной случайной величины
- •§ 3. Вероятностный смысл математического ожидания
- •§ 4. Свойства математического ожидания
- •§ 5. Математическое ожидание числа появлг I события в независимых испытаниях
- •§ 1. Целесообразность введения числовой характеристики рассеяния случайной величины
- •§ 2. Отклонение случайной величины от ее математического ожидания
- •§ 3. Дисперсия дискретной случайной величины
- •§ 4. Формула для вычисления дисперсии
- •§ 5. Свойства дисперсии
- •§ 6. Дисперсия числа появлений события в независимых испытаниях
- •§ 7. Среднее квадратическое отклонение
- •§ 8. Среднее квадратическое отклонение суммы взаимно независимых случайных величин
- •§ 9. Одинаково распределенные взаимно независимые случайные величины
- •§ 10. Начальные и центральные теоретические моменты
- •§ 1. Предварительные замечания
- •§ 2. Неравенство Чебышева
- •§ 3. Теорема Чебышева
- •§ 4. Сущность теоремы Чебышева
- •§ 5. Значение теоремы Чебышева для практики
- •§ 6. Теорема Бернулли
- •§ 1. Определение функции распределения
- •§ 2. Свойства функции распределения
- •§ 3. График функции распределения
- •3. Дискретная случайная величина X задана законом распрс. Деления
- •§ 1. Определение плотности распределения
- •§ 2. Вероятность попадания непрерывной случайной величины в заданный интервал
- •§ 3. Нахождение функции распределения по известной плотности распределения
- •§ 4. Свойства плотности распределения
- •§ 5. Вероятностный смысл плотности распределения
- •§ 6. Закон равномерного распределения вероятностей
- •§ 1. Числовые характеристики непрерывных случайных величин
- •§ 2. Нормальное распределение
- •§ 3. Нормальная кривая
- •§ 4. Влияние параметров нормального распределения на форму нормальной кривой
- •§ 5. Вероятность попадания в заданный интервал нормальной случайной величины
- •§ 6. Вычисление вероятности заданного отклонения
- •§ 7. Правило трех сигм
- •§ 8. Понятие о теореме Ляпунова. Формулировка центральной предельной теоремы
- •§ 9. Оценка отклонения теоретического распределения от нормального. Асимметрия и эксцесс
- •§10. Функция одного случайного аргумента и ее распределение
- •§ 11. Математическое ожидание функции одного случайного аргумента
- •§ 12. Функция двух случайных аргументов. Распределение суммы независимых слагаемых. Устойчивость нормального распределения
- •§ 13. Распределение «хи квадрат»
- •§ 14. Распределение Стьюдента
- •§ 15. Распределение f Фишера — Снедекора
- •§ 1. Определение показательного распределения
- •§ 2. Вероятность попадания в заданный интервал показательно распределенной случайной величины
- •§ 3. Числовые характеристики показательного распределения
- •§ 4. Функция надежности
- •§ 5. Показательный закон надежности
- •§ 6. Характеристическое свойство показательно,, закона надежности
- •§ 1. Понятие о системе нескольких случайных величин
- •§ 2. Закон распределения вероятностей дискретной двумерной случайной величины
- •§ 3. Функция распределения двумерной случайной величины
- •§ 4. Свойства функции распределения двумерной случайной величины
- •§ 5. Вероятность попадания случайной точки в полуполосу
- •§ 6. Вероятность попадания случайной точки в прямоугольник
- •§ 7F Плотность совместного распределения вероятностей непрерывной, двумерной случайной величины (двумерная плотность вероятности)
- •§ 8. Нахождение функции распределения системы по известной плотности распределения
- •§ 9. Вероятностный смысл двумерной плотности вероятности
- •§ 10. Вероятность попадания случайной точки в произвольную область
- •§11. Свойства двумерной плотности вероятности
- •§ 12. Отыскание плотностей вероятности составляющих двумерной случайной величины
- •§ 13. Условные законы распределения составляющих системы дискретных случайных величин
- •§ 14. Условные законы распределения составляющих системы непрерывных случайных величин
- •§ 15. Условное математическое ожидание
- •§ 16. Зависимые и независимые случайные величины
- •§ 17. Числовые характеристики системы двух случайных величин. Корреляционный момент. Коэффициент корреляции
- •§ 18. Коррелированность и зависимость случайных величин
- •§ 19. Нормальный закон распределения на плоскости
- •§ 20. Линейная регрессия. Прямые линии среднеквадратической регрессии
- •§ 21. Линейная корреляция. Нормальная корреляция
- •1. Найти законы распределения составляющих дискретной двумерной случайной величины, заданной законом распределения
- •§ 1. Задачи математической статистики
- •§ 2. Краткая историческая справка
- •§ 3. Генеральная и выборочная совокупности
- •§ 4. Повторная и бесповторная выборки. Репрезентативная выборка
- •§ 5. Способы отбора
- •§ 6. Статистическое распределение выборки
- •§ 7. Эмпирическая функция распределения
- •§ 8. Полигон и гистограмма
- •§ 1. Статистические оценки параметров распределения
- •§ 2. Несмещенные, эффективные и состоятельны оценки е
- •§ 3. Генеральная средняя
- •§ 4. Выборочная средняя
- •§ 5. Оценка генеральной средней по выборочной средней. Устойчивость выборочных средних
- •§ 7. Отклонение от общей средней и его свойств
- •§ 8. Генеральная дисперсия
- •§ 9. Выборочная дисперсия
- •§ 10. Формула для вычисления дисперсии
- •§11. Групповая, внутри групповая, межгрупповая и общая дисперсии
- •§ 12. Сложение дисперсий
- •§ 13. Оценка генеральной дисперсии по исправленной выборочной
- •§ 14. Точность оценки, доверительная вероятность (надежность). Доверительный интервал
- •§15. Доверительные интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения при известном о
- •§ 16. Доверительные интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения при неизвестном о
- •§ 17. Оценка истинного значения измеряемой величины
- •§ 18. Доверительные интервалы для оценки среднего квадратического отклонения а нормального распределения
- •§ 19. Оценка точности измерений
- •§ 20. Оценка вероятности (биномиального распределения) по относительной частоте
- •§ 21. Метод моментов для точечной оценки параметров распределения
- •§ 22. Метод наибольшего правдоподобия
- •§ 23. Другие характеристики вариационного ряда
- •§ 1. Условные варианты
- •§ 2. Обычные, начальные и центральные эмпирические моменты
- •§ 3. Условные эмпирические моменты. Отыскание центральных моментов по условным
- •§ 4. Метод произведений для вычисления выборочных средней и дисперсии
- •§ 5. Сведение первоначальных вариант к равноотстоящим
- •§ 6. Эмпирические и выравнивающие (теоретические) частоты
- •§ 7. Построение нормальной кривой по опытным данным
- •§ 8. Оценка отклонения эмпирического распределения от нормального. Асимметрия и эксцесс
- •§ 1. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости
- •§ 2. Условные средние
- •§ 3. Выборочные уравнения регрессии
- •§ 4. Отыскание параметров выборочного уравнения Прямой линии среднеквадратичной регрессии по несгруппированным данным
- •§ 5. Корреляционная таблица
- •§ 7. Выборочный коэффициент корреляции
- •§ 8. Методика вычисления выборочного коэффициента корреляции
- •§ 9. Пример на отыскание выборочного уравнения прямой линии регрессии
- •§ 10. Предварительные соображения к введению меры любой корреляционной связи
- •§ 11. Выборочное корреляционное отношение
- •§ 12. Свойства выборочного корреляционного отношения
- •§13. Корреляционное отношение как мера корреляционной связи. Достоинства и недостатки этой меры
- •§ 14. Простейшие случаи криволинейной корреляции
- •§ 15. Понятие о множественной корреляции
- •§ 1. Статистическая гипотеза. Нулевая
- •§ 2. Ошибки первого и второго рода
- •§ 3. Статистический критерий проверки нулевой гипотезы. Наблюдаемое значение критерия
- •§ 4. Критическая область. Область принятия гипотезы. Критические точки
- •§ 5. Отыскание правосторонней критической области
- •§ 6. Отыскание левосторонней и двусторонней критических областей
- •§ 7. Дополнительные сведения о выборе критической области. Мощность критерия
- •§ 8. Сравнение двух дисперсий нормальных генеральных совокупностей
- •§ 9. Сравнение исправленной выборочной дисперсии с гипотетической генеральной дисперсией нормальной совокупности
- •§ 10. Сравнение двух средних нормальных
- •"Набл — ,...-. .....» . — 1 fV/o#
- •§ 12. Сравнение двух средних нормальных генеральных совокупностей, дисперсии которых неизвестны и одинаковы (малые независимые выборки)
- •§ 13. Сравнение выборочной средней с гипотетической генеральной средней нормальной совокупности
- •§ 14. Связь между двусторонней критической областью и доверительным интервалом
- •§ 15. Определение минимального объема выборки при сравнении выборочной и гипотетической генеральной средних
- •§16. Пример на отыскание мощности критерия
- •§ 17. Сравнение двух средних нормальных генеральных совокупностей с неизвестными дисперсиями (зависимые выборки)
- •§ 18. Сравнение наблюдаемой относительной частоты с гипотетической вероятностью появления события
- •§ 19. Сравнение двух вероятностей биномиальных распределений
- •§ 20. Сравнение нескольких дисперсий нормальных генеральных совокупностей по выборкам различного объема. Критерий Бартлетта
- •§ 21. Сравнение нескольких дисперсий нормальных генеральных совокупностей по выборкам одинакового объема. Критерий Кочрена
- •§ 22. Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции
- •§ 24. Методика вычисления теоретических частот нормального распределения
- •§ 25. Выборочный коэффициент ранговой корреляции Спирмена и проверка гипотезы о его значимости
- •§ 26. Выборочный коэффициент ранговой корреляции Кендалла и проверка гипотезы о его значимости
- •§ 27. Критерий Вилкоксона и проверка гипотезы об однородности двух выборок
- •§ 1. Сравнение нескольких средних. Понятие о дисперсионном анализе
- •§ 2. Общая факторная и остаточная суммы квадратов отклонений
- •§ 3. Связь между общей, факторной и остаточной суммами
- •§ 4. Общая, факторная и остаточная дисперсии
- •§ 5. Сравнение нескольких средних методом дисперсионного анализа
- •§ 1. Предмет метода Монте — Карло
- •§ 2. Оценка погрешности метода Монте — Карло
- •§ 3. Случайные числа
- •§ 4. Разыгрывание дискретной случайной величины
- •§ 5. Разыгрывание противоположных событий
- •§ 6. Разыгрывание полной группы событий
- •§ 7. Разыгрывание непрерывной случайной величины. Метод обратных функций
- •§ 8. Метод суперпозиции
- •§ 9. Приближенное разыгрывание нормальной случайной величины
- •§ 1. Цепь Маркова
- •§ 2. Однородная цепь Маркова. Переходные вероятности. Матрица перехода
- •§ 3. Равенство Маркова
- •§ 1. Основные задачи
- •§ 2, Определение случайной функции
- •§ 3. Корреляционная теория случайных функций
- •§ 4. Математическое ожидание случайной функции
- •§ 5. Свойства математического ожидания случайной функции
- •§ 6. Дисперсия случайной функции
- •§ 7. Свойства дисперсии случайной функции
- •§ 8. Целесообразность введения корреляционной функции
- •§ 9. Корреляционная функция случайной Функции
- •§11. Нормированная корреляционная функция
- •§ 12. Взаимная корреляционная функция
- •§ 13. Свойства взаимной корреляционной функции
- •§ 14. Нормированная взаимная корреляционная функция
- •§ 15. Характеристики суммы случайных функций
- •§ 16. Производная случайной функции и ее характеристики
- •§ 17. Интеграл от случайной функции и его характеристики
- •§ 18. Комплексные случайные величины и их числовые характеристики
- •§ 19. Комплексные случайные функции и их характеристики
- •§ 1. Определение стационарной случайной функции
- •§ 2. Свойства корреляционной функции стационарной случайной функции
- •§ 3. Нормированная корреляционная функция стационарной случайной функции
- •§ 4, Стационарно связанные случайные функции
- •§ 5. Корреляционная функция производной стационарной случайной функции
- •§ 6. Взаимная корреляционная функция стационарной случайной функции и ее производной
- •§ 7. Корреляционная функция интеграла от стационарной случайной функции
- •§ 8. Определение характеристик эргодическмх стационарных случайных функций из опыта
- •§ 1. Представление стационарной случайной функции в виде гармонических колебаний со случайными амплитудами и случайными фазами
- •§ 2. Дискретный спектр стационарной случайной функции
- •§ 3. Непрерывный спектр стационарной случайной функции. Спектральная плотность
- •§ 4. Нормированная спектральная плотность
- •§ 5. Взаимная спектральная плотность стационарных и стационарно связанных случайных функций
- •§ 7. Стационарный белый шум
- •§ 8. Преобразование стационарной случайной функции стационарной линейной динамической системой
- •1Истику,
- •1Сч счсчсмсчсчсчсчсм c4c4c4cococjco сосососососо сососососо сосоч-ч- ч1
- •Гмурман Владимир Ефимович теория вероятностей и математическая статистика
§ 27. Критерий Вилкоксона и проверка гипотезы об однородности двух выборок
Критерий Вилкоксона *' служит для проверки однородности двух независимых выборок: xlt х2,..., xni и уи 1/г» •••» Уп-,- Достоинство этого критерия состоит в том, что он применим к случайным величинам, распределения которых неизвестны; требуется лишь, чтобы величины были непрерывными.
Если выборки однородны, то считают, что они извлечены из одной и той же генеральной совокупности и, следовательно, имеют одинаковые, причем неизвестные, непрерывные функции распределения F1(x) и F2(x).
Таким образом, нулевая гипотеза состоит в том, что при всех значениях аргумента (обозначим его через х) функции распределения равны между собой: F1(x) = Fi(x).
Конкурирующими являются следующие гипотезы: ?х (х) ¥>FZ (х), Ft (x) < F2 (х) и F1 (x) > F* (x).
Заметим, что принятие конкурирующей гипотезы Нг: Ft (х) < F^ (х) означает, что X > Y. Действительно, неравенство Fx (х) < F2(x) равносильно неравенству Р {X < х) < Р (Y < х). Отсюда легко получить, что Р (X > х) > Р (К> х). Другими словами, вероятность того, что случайная величина X превзойдет фиксированное Действительное число х, больше, чем вероятность случайной величине Y оказаться большей, чем х; в этом смысле X > Y.
Аналогично, если справедлива конкурирующая гипотеза H1:F1 (х) > F2 (у), то X < Y.
*
>
В 1945 г. Вилкоксон опубликовал критерий
сравнения двух выборок
одинакового объема: в 1947 г. Манн и Уитни
обобщили кри-Терий
на выборки различного объема.
343
Далее предполагается, что объем первой выборк меньше (не больше) объема второй: пх<;/г2; если это цИ так, то выборки можно перенумеровать (поменять местами^
А. Проверка нулевой гипотезы в случае, если объем обеих выборок не превосходит 25. Правило 1. Для тбГо чтобы при заданном уровне значимости a = 2Q проверить нулевую гипотезу H0:Fl(x) = F2(x) об однородности двух независимых выборок объемов пх и п2 (nl^.n2) при конку, рирующей гипотезе H1:F1(x)^= F2(x), надо:
расположить варианты обеих выборок в возрастаю, щем порядке, т. е. в виде одного вариационного ряда, и найти в этом ряду наблюдаемое значение кри терия №набл—сумму порядковых номеров вариант пер. вой выборки;
найти по таблице приложения 10 нижнюю крити ческую точку иуКИ1КН. кр (Q; nlt п2), где Q =ос/2;
найти верхнюю критическую точку по формуле
кр-ЕСЛИ №набл < Шнижн, кр ИЛИ ^Иабл>^Верхи.кр —Нулевую
гипотезу отвергают.
Если аунижн. кр< Г„абл<шверхн. кр —нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу.
Пример 1. При уровне значимости 0,05 проверить нулевую гипотезу об однородности двух выборок объемов пх = 6 и п2 = 8:
Xi 15 23 25 26 28 29
у,- 12 14 18 20 22 24 27 30
при конкурирующей гипотезе Hl:Fl(x) Ф F2(x).
Решение, Расположим варианты обеих выборок в виде одного вариационного ряда и перенумеруем их:
порядковые номера... 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 И 12 13 14 варианты ... 12 14 15 18 20 22 23 24 25 26 27 28 29 30
Найдем наблюдаемое значение критерия Вилкоксона — сумму порядковых номеров (они набраны курсивом) вариант первой выборки:
Найдем по таблице приложения 10 нижнюю критическую точку. учитывая, что Q = а/2 = 0,05/2 = 0,025, Пх = 6, п2 = 8:
м-нижн. кр (0,025; 6, 8) = 29. Найдем верхнюю критическую точку:
-6 —29 = 61.
Так как 29 < 54 < 61, т. е. и;нижн.кр < №иабл < ьуверхн. кР.^ нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу об однородности выбор"14'
344
™ Правило 2. При конкурирующей гипотезе Т7, (х) > F2 (x) цаД° найти по таблице нижнюю критическую точку
жн.кЛЗ; «Г. «»). гДе Q панели WHa6]t > йУяиж„. Кр — нет основании отвергнуть нулевую гипотезу.
Если №набл < шниЖн. кр—нулевую гипотезу отвергают.
Правило 3. При конкурирующей гипотезе Я1:/Г1(л:)<
^ F2(x) надо найти верхнюю критическую точку:
^BepxH.Kp(Q; «1. п2) = (п1 + п2+1)п1—шнижи. KP(Q; nlt n2),
где Q = a.
Если ^„абл <^верхн.кр —нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу.
Если WHa6jl > шверхн. кр — нулевую гипотезу отвергают.
Замечание. Если несколько вариант только одной выборки одинаковы, то в общем вариационном ряду им приписывают обычные порядковые номера (совпавшие варианты нумеруют так, как если бы они были различными числами); если же совпадают варианты разных выборок, то всем им присваивают один и тот же порядковый номер, равный среднему арифметическому порядковых номеров, которые имели бы эти варианты до совпадения.
Б. Проверка нулевой гипотезы в случае, если объем хотя бы одной из выборок превосходит 25. 1. При конкурирующей гипотезе F1 (x) Ф F2 (x) нижняя критическая точка
кр
"2/
|_ 12
где Q=a/2; zKV находят по таблице функции Лапласа по равенству <D(zKP) = (l—а)/2; знак [а] означает целую часть числа а.
В остальном правило 1, приведенное в п. А, сохраняется.
2. При конкурирующих гипотезах Ft (x) > F2 (x) и ^i (x) < F2 (x) нижнюю критическую точку находят по Формуле (*), положив Q = cc; соответственно zKV находят по таблице функции Лапласа по равенству Ф(гкр) = ==(1 — 2а)/2. В остальном правила 2—3, приведенные в п. А, сохраняются.
Пример 2. При уровне значимости 0,01 проверить нулевую гипо-ТезУ об однородности двух выборок объемов П\ = 30 и п2 = 50 при конкурирующей гипотезе Hx'-F\ (x) j= F2 (x), если известно, что в общем Вариационном ряду, составленном из вариант обеих выборок, сумма "°Рядковых номеров вариант первой выборки №набл=1600.
345
Решение. По условию, конкурирующая гипотеза имеет вид Ft (x) Ф F2 (x), поэтому критическая область — двусторонняя. Найдем гкр по равенству
Ф(гкр) = (1— а)/2 = (1—0,01)/2 = 0,495.
По таблице функции Лапласа (см. приложение 2) находим ZKp — 2,58".
Подставив п1 = 30, п2 = 50, гкр = 2,58 в формулу (*), получим О'нижн.кр = 954.
Найдем верхнюю критическую точку:
а>верхн.кр=("1+"2+1)п1—ьУнижн.кр = 2430 — 954=1476.
Так как 1600 > 1476, т. е. №Набл > wBep]iiKp~-нулевая гипотеза отвергается.
Задачи
1. По двум независимым выборкам, объемы которых соответственно равны Hi и гц, извлеченным из нормальных генеральных совокупностей X и У, найдены исправленные выборочные дисперсии sx и sy. При уровне значимости а проверить нулевую гипотезу Но: D (X)~D (Y) о равенстве генеральных дисперсий при конкурирующей гипотезе Нг: D(X) > D(Y), если:
а) щ=10, n2 = 16, sx = 3,6, sy = 2,4, а = 0,05;
б) гц = \3, /г2 = 18, s2x=0,72, sy = 0,20, a = 0,01.
Отв. а) /?1)абл== 1.5; ^кр(0,05; 9; 15) = 2,59. Нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу; б) /?„абл = 3,6; /^(0,01; 12; 17) = 3,45. Нулевая гипотеза отвергается.
2. По двум независимым выборкам, объемы которых соответст венно равны пит, извлеченным из нормальных генеральных сово купностей X и Y, найдены выборочные средние х и у. Генеральные дисперсии D (X) и D (Y) известны. При уровне значимости а прове рить нулевую гипотезу Яо: М(Х) = М (Y) о равенстве математиче ских ожиданий при конкурирующей гипотезе Н1:М(Х)^М(У), если:
а) л = 30, m = 20, £»(X)=120, D(F)=100, « = 0,05;
б) л = 50, т = 40, D(X) = 50, D(K)=120, a = 0,01.
Отв. a) ZHa6jf=l, zKp=l,96. Нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу; б) 2„абл=Ю, zKp = 2,58. Нулевая гипотеза отвергается.
3. По двум независимым выборкам, объемы которых соответст венно равны п = 5 и т = 6, извлеченным из нормальных генеральных совокупностей X и Y, найдены выборочные средние л:=15,9, «/=14,1 и исправленные выборочные дисперсии sx= 14,76, s^ = 4,92. При уровне значимости 0,05 проверить нулевую гипотезу Яо: М (X) — М (Y) о равенстве математических ожиданий при конкурирующей гипотезе H1:M(X)?bM(Y).
. Указание. Предварительно сравнить дисперсии.
Отв. Тнабл = 0,88, *Кр(0,05; 9) = 2,26. Нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу.
4. Из нормальной генеральной совокупности с известным сред ним квадратическим отклонением а —2,1 извлечена выборка объема
346
rt^=49 и по ней найдена выборочная средняя х = 4,5. Требуется при уровне значимости 0,05 проверить нулевую гипотезу Яо: а — 3 о рабстве математического ожидания гипотетическому значению при конкурирующей гипотезе Нг: а Ф 3.
Отв. (/набл = 5, ыКр=1»96. Нулевая гипотеза отвергается.
5. По выборке объе-ма л =16, извлеченной из нормальной гене-
пзльной совокупности, найдены выборочная средняя х=12,4 и ^справленное» среднее квадратическое отклонение s = 1,2. Требуется при уровне значимости 0,05 проверить нулевую гипотезу Яо: а=11,8 0 равенстве математического ожидания гипотетическому значению пРи конкурирующей гипотезе Нх'.аф 11,8.
Отв. Тнлбл = 2, *кр (0,05; 15)==2,13. Нет оснований
*кр (0,05; 15) = 2,13. Нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу.
6. Двумя приборами измерены 5 деталей. Получены следующие результаты (мм):
#1 = 4, дса ^= 5, Хд = 6, Хд = 7, х&=8 ^1 = 5, г/2 = 5, у3 = 9, «/4 = 4, «/6=6
При уровне значимости 0,05 проверить, значимо или незначимо различаются результаты измерений.
Отв. Тнабл= 10,54, ^кр (0,05; 4) = 2,78. Различие результатов измерений значимое.
7. По 100 независимым испытаниям найдена относительная час тота /п/п = 0,15. При уровне значимости 0,05 проверить нулевую гипотезу Н0:р = 0,17 о равенстве относительной частоты гипотетиче ской вероятности при конкурирующей гипотезе Нх'-р ф 0,17.
Отв. | £/н'абл 1=0,53, ыкр=1,96. Нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу.
8. Из партии картона фабрики № 1 случайно отобрано 150 листов, среди которых оказалось 12 нестандартных; из 100 листов картона фабрики № 2 обнаружено 15 нестандартных. Можно ли считать на пятипроцентном уровне значимости, что относительные частоты полу чения нестандартного картона обеими фабриками различаются зна чимо?
Указание. Принять в качестве конкурирующей гипотезы Н\-Р\ Ф Pi-
Отв. £/набл = —1,75; «кр=1,96. Различие относительных частот незначимое.
9. По пяти независимым выборкам, объемы которых соответст венно равны /ii = 7, п2=9, п3—10, п4 = 12, пб = 12, извлеченным из нормальных генеральных совокупностей, найдены исправленные выбо рочные дисперсии: 0,27; 0,32; 0,40; 0,42; 0,48. При уровне значи мости 0,05 [проверить нулевую гипотезу об однородности дисперсий (критическая область — правосторонняя).
Указание. Использовать критерий Бартлетта (см. § 20). Отв. К = 6,63, Хкр(0,05; 4) =9,5. Нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу.
10. По 4етырем независимым выборкам одинакового объема п = 17, Извлеченным из нормальных совокупностей, найдены исправленные выборочные дисперсии: 2,12; 2,32; 3,24; 4,32. Требуется: а) при Уровне значимости 0,05 проверить нулевую гипотезу О равенстве
енеральных дисперсий (критическая область —правосторонняя); Ч оценить генеральную дисперсию.
Указание. Использовать критерий Кочрена (см. § 21).
347
Отв. а) О„абл = 0,36; GKp (0,05; 16; 4) = 0,4"66. Нет отвергнуть нулевую гипотезу; б) о = 3. "1|
11. По выборке объема я = 62, извлеченной из двумерной ц0 мальной совокупности (X, Y), найден выборочный коэффициент ^' реляции гв = 0,6. При уровне значимости 0,05 проверить нулеву гипотезу Я0:/-г = 0 о равенстве нулю генерального коэффициента цо^ реляции при конкурирующей гипотезе гг Ф 0. ^
Отв. 7\,абл = 5,81, /кр(0,05; 60) = 2,0. Нулевая гипотеза отвев гается. р"
12. При уровне значимости 0,05 проверить гипотезу о нормадь ном распределении генеральной совокупности, если известны эмпир^ ческие (приведены в первой строке) и теоретические частоты (прцВе[ дены во второй строке):
а) 6 12 16 40 13 8 5
4 11 15 43 15 6 6 .
б) 5 6 14 32 43 39 30 20 6 5 4 7 12 29 48 35 34 18 7 6
в) 5 13 12 44 8 12 6 2 20 12 35 15 10 6
Отв. Хнабл = 2,5, Хкр (0,05; 4) = 9,5. Нет оснований отвергнуть гипотезу; б) х^абл = 3, ХкР(0,05; 7)= 1461. Нет оснований отверг-
ХР нуть гипотезу; в)Хнабл = 13, Хкр (0,05; 4) = 9,5. Гипотеза отвергается.
13. а) Найти выборочный коэффициент ранговой корреляции Спирмена по данным рангам объектов выборки объема я =10:
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
4 |
3 |
5 |
8 |
6 |
1 |
7 |
10 |
2 |
9 |
yi
б) значима ли ранговая корреляционная связь при уровне значимости 0,05?
Отв. а) рв = 1/3; б) 7'Кр = 0,77; корреляционная ранговая связь
незначима.
14. а) Найти выборочный коэффициент ранговой корреляции Кендалла по данным рангам объектов выборки объема я = 10:
л:,- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 У1 4 3 5 8 6 1 7 10 2 9
б) значима ли ранговая корреляционная связь при уровне значимости 0,05?
Отв. а) тв = 0,29; б) Гкр = 0,96; ранговая корреляционная связь незначима.
15. Известны результаты измерения (мм) изделий двух выборок, объемы которых соответственно равны ях = 6 и я2 = 6:
Х( 12 10 8 15 14 11 У1 13 9 16 17 7 18
При уровне значимости 0,05 проверить нулевую гипотезу Ft (x) = F^ (*' об однородности выборок при конкурирующей гипотезе Hi'.Fiix)? Ф F2 (х).
Указание. Использовать критерий Вилкоксона. „
Отв. Нулевая гипотеза отвергается: шНижн. кр (0.025; 6; 6) = ^ '
52 № 70 '
рхн.кр = 52, №набл = 70- тИ
16. Используя критерий Вилкоксона, при уровне значимо1-^ 0,05 -проверить нулевую гипотезу об однородности двух выбор0 ■
348
которых соответственно равны Л! = 30 и п2 = 50, при конку-рующей гипотезе Ft(x) > F2(x), если известно, что сумма порядных номеров вариант первой выборки в общем вариационном ряду
. Her основании отвергнуть нулевую гипотезу:
. кр (0,05; 30; 50) = 1048. шверхн. кр = 1382.
Глава двадцатая
ОДНОФАКТОРНЫЙ ДИСПЕРСИОННЫЙ АНАЛИЗ