
- •261100 Технологии и проектирование текстильных изделий
- •Содержание
- •1. Задачи программы Excel
- •2. Сводные выборочные характеристики
- •3. Сводные характеристики выборки для партии материала. Доверительные интервалы
- •4. Оценка анормальности результатов испытаний
- •5. Проверка гипотез о соответствии фактического распределения результатов испытаний теоретическому
- •5.1. Оценка соответствия результатов измерения нормальному закону по величине асимметрии и эксцесса
- •5.2. Оценка соответствия нормальному распределению с помощью критерия Шапиро - Уилки
- •5.3. Оценка соответствия нормальному распределению с помощью критерия Колмогорова
- •5.4. Оценка соответствия нормальному распределению с помощью критерия Пирсона
- •6. Определение необходимого числа испытаний
- •7. Сравнение двух выборок
- •7.1. Сравнение двух средних независимых выборок (критерий Стьюдента)
- •7.2. Сравнение двух дисперсий независимых выборок (критерий Фишера)
- •8. Регрессионный анализ
- •8.1. Построение графиков
- •8.2. Построение линий тренда
- •8.3. Линейная функция
- •8.4. Логарифмическая, степенная и экспоненциальная функции
- •8.5. Полиномиальная функция
- •9. Корреляционный анализ
- •10. Регрессия в программе Excel
- •Литература
5.3. Оценка соответствия нормальному распределению с помощью критерия Колмогорова
При использовании λ-критерия (критерия А. Н. Колмогорова) предполагается, что теоретическая функция распределения непрерывна, а эмпирическая представлена несгруппированными данными. На практике для упрощения вычислений приходится группировать значения случайной величины на небольших интервалах.
λ - критерий можно применять, когда для гипотетического pacпpeделения полностью известны из каких-либо теоретических соображений не только вид функции распределения, но и входящие в нее параметры. Чаще всего, однако, бывает известен вид функции, параметры определяются из опыта. При использовании критерия это обстоятельство учитывают, уменьшая число степеней свободы. Критерий λ такой поправки не предусматривает, в связи с чем eго применение в большинстве случаев приводит к завышенному согласию, если параметры теоретического распределения заранее не известны.
План расчета критерия λ:
1. Сначала находят разницу между максимальной и минимальной величинами, т.е. размах варьирования по формуле (6).
2. Определяют классовый интервал
где nk - число классов , 7<m<20.
Желательно, чтобы величина k была кратной 5 или 10.
3. Разбивают полученные значения на классы, которые располагаю по возрастанию значений, и результаты представляют в таблице.
Напротив наибольшего числа значений в классе отмечают условное отклонение , от него увеличивающиеся на единицу отклонения: вниз – положительные, вверх – отрицательные.
4.Среднее значение выборки определяют по формуле:
где Х – среднее значение в классе при = 0;
k – классовый интервал;
n – общее число измерений.
5. Среднее квадратическое отклонение
6. Составляем итоговая таблицу для расчета критерия Колмогорова (таблица 10).
7.
Вычисляем эмпирические частости
,
а также их накопленные значения ΣWi.
Значения ΣWi
вычисляются
путем сложения величин
Wi
таким
образом, что для каждого последующего
класса оно будет равно сумме значений
Wi
предыдущих
классов.
Таким образом, для последнего класса
ΣWi=1.
8.
Значения
накопленных теоретических частостей
ΣW
определяют
по величине
для
нормального распределения (таблица
11).
9.
Далее
по
каждой строке расчетной таблицы вычисляют
абсолютные значения разностей
и
обозначают максимальную из них через
Dm.
Таблица 10
Границы классов |
Среднее
значение в классе
|
Число значений в классе (частота попадания в класс) yi |
Условное отклонение |
yi |
yi2 |
|
ΣWi |
|
ΣW |
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Таблица 11
t |
ΣW |
t |
ΣW |
t |
ΣW |
t |
ΣW |
- 3,1 -3,0 -2,9 -2,8 -2,7 -2,6 -2,5 -2,4 -2,3 -2,2 -2,1 -2,0 -1,9 -1,8 -1,7 -1,6 |
0,001 001 002 003 003 005 006 008 011 014 018 023 029 036 045 0,055 |
-1,5 -1,4 -1,3 -1,2 -1,1 -1,0 -0,9 -0,8 -0,7 -0,6 -0,5 -0,4 -0,3 -0,2 -0,1 0,0 |
0,067 081 096 115 136 159 184 212 242 274 308 345 382 421 460 0,500 |
0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 |
0,500 540 579 618 655 691 726 758 788 816 841 864 885 903 919 0,933 |
1,6 1,7 1,8 1,9 2,0 2,1 2,2 2,3 2,4 2.5 2,6 2,7 2,8 2,9 3,0 3,1 |
0,945 955 964 971 977 982 986 989 992 994 995 997 997 998 999 0,999 |
10. Критерий λ основан на максимальной величине расхождения Dm, между накопленными частостями эмпирического и теоретического распределения:
(33)
где n— число испытаний.
Вероятности Р (λ) того, что критерий достигнет величины λ приведены в таблице 12.
Таблица 12
λ |
Р(λ) |
λ |
Р(λ) |
λ |
Р(λ) |
Р(λ) |
Р(λ) |
0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 |
0,999 0,997 0,964 0,864 0,711 0,544 |
0,9 1,0 1,1 1,2 1,3 1,36 |
0,393 0,270 0,178 0,112 0,068 0,050 |
1,4 1,5 1,6 1,7 1,8 1,9 |
0,040 0,022 0,012 0,006 0,003 0,002 |
2,0 2,1 2,2 2,3 2,4 2,5 |
0,0007 0,0003 0,0001 0,0001 0,0000 0,0000 |
11. Если Р(λ) <q=0,05, следовательно гипотеза о соответствии результатов испытаний нормальному закону распределения отвергается.
Если λ попадет в критическую область, т. е. если Р(λ) окажется меньше уровня значимости q, то это свидетельствует о малой вероятности такого большого значения критерия λ в условиях выдвинутой нулевой гипотезы, т. е. о неправильности гипотезы согласия, нужно искать другой теоретический закон распределения и повторить проверку гипотезы близости к нему эмпирического распределения.
В программе Excel не предусмотрен расчет критерия Колмогорова с помощью встроенных функций.