
- •Конспект лекций по теории вероятностей и математической статистике
- •Лекция 1 §1 Предмет теории вероятностей. Случайные события
- •§ 2 Алгебра событий
- •§3 Классическое определение вероятности. Свойства вероятности
- •Свойства вероятности
- •Лекция 2 §4 Основные формулы комбинаторики
- •4.1. Размещения без повторений
- •4.2. Перестановки без повторений
- •4.3. Сочетания без повторений
- •4.4. Перестановки с повторениями
- •4.5. Размещения с повторениями
- •4.6. Сочетания с повторениями
- •§5 Теорема сложения вероятностей
- •Лекция 3 §6 Теорема умножения вероятностей
- •§7 Формула полной вероятности
- •§8 Формула Байеса (теорема гипотез)
- •§9 Схема повторения испытаний. Формула Бернулли
- •Лекция 4 §10 Формула Пуассона или формула редких явлений
- •§11 Локальная и интегральная формулы Лапласа
- •§12 Дискретная случайная величина и закон ее распределения
- •Дискретные случайные величины
- •Лекция 5
- •§13 Функция распределения
- •§14 Функция распределения и плотность вероятности непрерывной случайной величины, их взаимосвязь и свойства
- •Лекция 6
- •§15 Равномерный закон распределения вероятностей (равномерное распределение на отрезке)
- •§16 Нормальный закон распределения вероятностей (или нормальное распределение на прямой)
- •§17 Показательный закон распределения вероятностей
- •Лекция 7
- •§18 Основные числовые характеристики случайных величин
- •§19 Математическое ожидание дискретной случайной величины
- •§20 Математическое ожидание случайной величины, имеющей плотность вероятности
- •§21 Свойства математического ожидания
- •§22 Дисперсия дискретной случайной величины
- •Свойства дисперсии
- •Лекция 8
- •§23 Дисперсия случайной величины, имеющая плотность вероятности
- •Дополнительные числовые характеристики случайной величины:
- •§24 Выборочное среднее (среднее арифметическое)
- •§25 Задачи математической статистики. Генеральная и выборочная совокупности. Вариационный ряд и его основные числовые характеристики
- •Задачи мс
- •Лекция 9
- •§26 Интервальные таблицы частот
- •§27 Эмпирическая функция распределения
- •§28 Выборочные характеристики случайной величины
- •Лекция 10 (Домашняя)
- •§29 Проверка статистических гипотез
- •§30 Проверка гипотез о среднем значении нормально распределенной св при известной и неизвестной дисперсии
- •§31 Сравнение двух дисперсий нормальных генеральных совокупностей
- •§32 Сравнение двух средних генеральных совокупностей, дисперсии которых известны (неизвестны)
§30 Проверка гипотез о среднем значении нормально распределенной св при известной и неизвестной дисперсии
Пусть
имеется генеральная совокупность
,
распределенная по нормальному закону
с известной
дисперсией
(т.е.
известно). Генеральная средняя
неизвестна, но есть основания предполагать,
что она равна гипотетическому
(предполагаемому) значению
.
Например, если
– совокупность размеров
партии деталей, изготавливаемых
станком-автоматом, то можно предполагать,
что генеральная средняя
этих размеров равна проектному размеру
.
Для проверки этого предположения
(гипотезы) делают выборку, находят
и устанавливают, значимо
или незначимо
различаются
и
.
Если различие окажется незначимым, то
станок в среднем обеспечивает проектный
размер; если же различие значимое, то
станок требует наладки.
Из
нормальной генеральной совокупности
извлечем выборку
объема
,
по которой найдем
.
При этом дисперсия
известна. Поскольку предполагается,
что
как СВ
взаимно независимы, то они имеют
одинаковые нормальные распределения,
а следовательно, и одинаковые характеристики
(математическое ожидание, дисперсию, и
т.д.).
Необходимо
по известному
при заданном уровне значимости
проверить гипотезу
о равенстве генеральной средней
гипотетическому значению
.
Поскольку
является
несмещенной оценкой генеральной средней,
т.е.
,
то гипотезу
можно
записать в виде
.
Таким
образом, требуется проверить, что
математическое ожидание выборочной
средней
равно
гипотетической генеральной средней
,
т.е. значимо
или
незначимо
различаются
выборочная
и
генеральная
средние.
В
качестве критерия
проверки гипотезы
примем
СВ
.
В силу свойства
одинаково
распределенных взаимно независимых СВ
критерий проверки гипотезы
принимает
вид
.
Случайная
величина
распределена по стандартному нормальному
закону
(т.е. с
).
Критическая область строится в зависимости
от вида конкурирующей гипотезы
.
Сформулируем
правила
проверки гипотезы
,
обозначив через
значение критерия
,
вычисленное по данным наблюдений.
Правило
1. Для
того чтобы при заданном уровне значимости
проверить
гипотезу
о
равенстве неизвестной генеральной
средней нормальной совокупности с
известной дисперсией
гипотетическому
значению
при конкурирующей гипотезе
,
необходимо вычислить
(1)
и по таблице значений функции Лапласа
найти критическую точку двусторонней
критической области из
равенства
.
(2)
Если
– нет оснований отвергнуть гипотезу
;
если
–
гипотезу
отвергают.
Правило
2. При
конкурирующей гипотезе
критическую
точку
правосторонней
критической области находят
из равенства
.
(3)
Если
– нет оснований отвергнуть гипотезу
;
если
– гипотезу
отвергают.
Правило
3. При
конкурирующей гипотезе
критическую
точку
находят по правилу
2,
а затем полагают границу левосторонней
критической области
.
Если
– нет оснований отвергнуть гипотезу
;
если
–
гипотезу
отвергают.
Замечание.
Из
правила 1 следует, что если область
принятия гипотезы
есть интервал
,
то область ее отклонения –
.
Пример
1.
Из нормальной генеральной совокупности
с известным
извлечена выборка объема
и по ней найдено выборочное среднее
.
При уровне значимости
проверить гипотезу
при конкурирующей гипотезе
.
Решение.
По данным задачи найдем
.
Поскольку конкурирующая гипотеза
имеет вид
,
то критическая область – правосторонняя.
По правилу 2 критическую точку
находим из равенства (3):
.
По таблице значений функции Лапласа
находим
.
Так как
,
то гипотезу
отвергаем. Таким образом, различие между
выборочной и гипотетической генеральной
средней значимое.
Рассмотрим
случай, когда дисперсия
генеральной
совокупности, распределенной по
нормальному закону, неизвестна
(т.е.
неизвестно).
Такая ситуация может возникнуть,
например, в случае малых выборок. В
качестве проверки гипотезы
принимают
СВ
,
(4)
где
– «исправленное» среднее квадратическое
отклонение. Случайная величина имеет
распределение Стьюдента с
степенями
свободы. Критическая область, как и в
рассмотренном выше случае с известной
дисперсией
,
строится в зависимости от вида
конкурирующей гипотезы.
Правило
1. Для
того, чтобы при заданном уровне значимости
проверить
гипотезу
о
равенстве неизвестной генеральной
средней
нормальной совокупности с неизвестной
дисперсией
гипотетическому
значению
при конкурирующей гипотезе
,
необходимо вычислить
(5)
и
по таблице критических точек распределения
Стьюдента, по заданному уровню значимости
,
помещенному в верхней строке таблицы,
и числу степеней свободы
найти критическую точку
двусторонней
критической области.
Если
–
нет оснований отвергнуть гипотезу
;
если
–
гипотезу
отвергают.
Правило
2. При
конкурирующей гипотезе
по
заданному уровню значимости
,
помещенному в нижней строке таблицы
критических точек распределения
Стьюдента, и числу степеней свободы
найти критическую точку
правосторонней
критической области.
Если
– нет оснований отвергнуть гипотезу
;
если
– гипотезу
отвергают.
Правило
3. При
конкурирующей гипотезе
сначала
по правилу 2 находят «вспомогательную»
критическую точку
,
а затем полагают границу левосторонней
критической области
.
Если
– нет оснований отвергнуть гипотезу
;
если
– гипотезу
отвергают.
Пример
2.
По выборке объема
,
извлеченной из нормальной генеральной
совокупности, найдены выборочное среднее
значение
и «исправленное» среднее квадратическое
отклонение
.
При уровне значимости 0.05 проверить
гипотезу
при
конкурирующей гипотезе
.
Решение.
Вычислим наблюдаемое значение критерия:
Поскольку
конкурирующая гипотеза
–
двусторонняя, то по таблице критических
точек распределения Стьюдента по уровню
значимости
,
помещенному в верхней строке таблицы,
и по числу степеней свободы
,
согласно правилу 1, находим критическую
точку
.
Так как
,
то нет оснований отвергнуть гипотезу
.
Следовательно, выборочное среднее
незначимо
отличается от гипотетической генеральной
средней.