3.6. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий двух независимых нормально распределенных случайных величин (двухвыборочный f-критерий)

В предыдущем параграфе мы видели, что процедура проверки гипотезы о равенстве двух математических ожиданий двух нормально распределенных случайных величин упрощается, если их  дисперсии одинаковы. Следующий критерий позволяет проверить нулевую гипотезу   о равенстве дисперсий двух нормально распределенных случайных величин. В качестве статистики критерия используется отношение несмещенных оценок дисперсий этих случайных величин

При условии, что верна гипотеза H₀, можно доказать, что статистика критерия имеет F-распределение с n-1 и m-1 степенями свободы. Соответственно, критическая область уровня   для проверки гипотезы     против двусторонней альтернативы   будет состоять из двух промежутков:   и  , где   - квантили порядка   и   F-распределения с n-1 и m-1 степенями свободы. Для односторонней альтернативы   критическая область имеет вид  , а для альтернативы    - соответственно   . Если в качестве статистики использовать отношение большей оценки дисперсии к меньшей, то в качестве критической области при двусторонней альтернативе используется односторонняя критическая область   - это позволяет ограничиться таблицами F-распределения, содержащими значения функции распределения только для аргументов больших единицы.

Заметим, что в отличие от t-критерия F-критерий чувствителен к отклонениям исходных случайных величин от нормальности. При значительных отклонениях от нормальности, особенно при небольшом числе наблюдений его не следует применять.

 

3.7. Приближенный критерий для проверки гипотезы о равенстве параметров двух независимых биномиальных случайных величин (критерий для сравнения двух вероятностей)

Пусть две независимые биномиально распределенные случайные величины   и   с параметрами п,   и m,  , соответственно, при проведении независимых испытаний приняли значения k и l. Требуется проверить гипотезу    о равенстве параметров   и  . Для этого можно использовать статистику

где  ,   и   - выборочные частоты, вычисленные по первой, второй и объединенной выборкам:  ,   и  . Если верна гипотеза H₀, то для  ,  , не очень близких к 0 или 1, и при достаточно больших п, m эта статистика имеет приближенно стандартное нормальное распределение. Практически приближение применимо, если каждая из четырех численностей k, l, n-k и m-l больше пяти.

Критическая область уровня значимости   для проверки гипотезы   против двусторонней альтернативы   будет состоять из двух бесконечных полуинтервалов   и  , против односторонней альтернативы   - из одного полуинтервала   и против односторонней альтернативы   - также из одного полуинтервала  , где  ,  ,  , и   обозначают квантили соответствующего порядка стандартного нормального распределения.

Имеется также точный критерий для проверки этой гипотезы (см., напр., [3]).

3.8. Приближенный критерий для проверки гипотезы о равенстве параметров двух независимых пуассоновских случайных величин

Пусть две независимые случайные величины   и  , имеющие пуассоновское распределение с параметрами   и  , соответственно, при проведении испытаний приняли значения k и l.Требуется проверить гипотезу   о равенстве параметров   и   распределений этих случайных величин. Для этого можно использовать статистику

распределение которой при выполнении H₀ и при k+l>5 довольно точно приближается стандартным нормальным распределением. Соответственно, как и в предыдущем параграфе, критическая область уровня значимости   для проверки гипотезы   против двусторонней альтернативы   будет состоять из двух бесконечных полуинтервалов   и  , против односторонней альтернативы   - из одного полуинтервала   и против односторонней альтернативы   - также из одного полуинтервала  .