
- •Построение законов распределения по опытным данным План лекции
- •1. Общие положения.
- •2. Построение нормального закона по эмпирическому вариационному ряду
- •3. Построение закона Пуассона по вариационному ряду
- •4. Критерии согласия.
- •1. Общие положения
- •Этапы исследования количественного признака реального явления или процесса:
- •2. Построение нормального закона по эмпирическому вариационному ряду Пусть в результате испытания получен интервальный вариационный ряд признака
- •Вычисление теоретического ряда частот нормального распределения
- •3. Построение закона Пуассона по вариационному ряду
- •Пусть получен эмпирический вариационный ряд признака
- •Вычисление теоретического ряда частот распределения Пуассона
- •3. Критерии согласия
- •Критерий согласия Пирсона
- •Критерий согласия Колмогорова
- •Критерии согласия Ястремского
- •Критерий согласия Романовского
3. Построение закона Пуассона по вариационному ряду
Если значения признака могут приобретать лишь последовательные целочисленные значения, а средняя арифметическая и дисперсия этого распределения совпадают или мало отличаются, тогда можно ожидать, что это распределение будет довольно близким к закону Пуассона.
Пусть получен эмпирический вариационный ряд признака
|
|
|
… |
|
|
|
|
… |
|
,
который считают распределенным по закону Пуассона. Для построения этого закона следует:
вычислить
и
;
проверить их на приблизительное равенство
взять за параметр
величину
.
Пример 3. |
Было проведено
наблюдение вызовов-заказов за время
|
Количество вызовов |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
Количество интервалов |
235 |
361 |
231 |
111 |
42 |
18 |
2 |
.
Рассматриваемый признак (количество вызовов) может принимать лишь последовательные целочисленные значения. Считаем его распределенным по закону Пуассона.
Средняя и дисперсия
приблизительно равны, что дает основания
сделать вывод: для этого распределения
теоретическим будет закон Пуассона с
параметром
.
,
где
Вычисление теоретического ряда частот распределения Пуассона
Если
известно, что случайная величина
распределена по закону Пуассона и задано
выражение этого закона, то возможным
становится вычисление теоретических
частот по формуле
,
Значение функции
Пуассона
находят по таблице
|
|
|
|
|
0 |
02417 |
241,7 |
242 |
235 |
1 |
0,3432 |
343,2 |
343 |
361 |
2 |
0,2437 |
243,7 |
244 |
231 |
3 |
0,1154 |
115,4 |
115 |
111 |
4 |
0,0409 |
40,9 |
41 |
42 |
5 |
0,0116 |
11,6 |
12 |
18 |
6 |
0,0028 |
2,8 |
3 |
2 |
|
0,9993 |
|
1000 |
1000 |
3. Критерии согласия
В предшествующих
примерах закон распределения считался
известным или существовали довольно
веские основания для предположения о
форме закона распределения по данному
эмпирическому материалу. Сравнение
фактических и вычисленных теоретических
частот указывает на их близость, но
полной сходимости нет. Между
и
есть определенные, иногда довольно
значительные расхождения. Отклонение
фактических частот от теоретических
можно объяснить с помощью двух
утверждений:
Эмпирические и теоретические частоты не противоречат одна одной, а расхождения между ними необходимо считать случайными, поскольку выбор элементов исследование проводили случайным способом. Сделанное предположение о распределении признака по теоретическому закону следует признать верным.
Расхождения между теоретическими и эмпирическими частотами объяснить случайностью невозможно. Распределение признака по выбранному теоретическому закону необходимо признать ошибочным. Следует тщательнее изучить вариационный ряд и попробовать подобрать новый закон, который точнее учитывал бы особенности эмпирического материала.
Для выбора между этими двумя выводами применяют критерии согласия.
Критерием согласия называют правило проверки гипотезы о предположенном законе неизвестного распределения.