
- •Расчет вероятностей при многократных испытаниях
- •Простейший поток событий
- •Законы распределения случайных величин
- •Обработка результатов измерений
- •Основные показатели надежности невосстанавливаемых (неремонтируемых) систем
- •Основные показатели надежности восстанавливаемых (ремонтируемых) систем
- •Законы распределения, используемые при оценке надежности
- •Аналитические методы расчета надежности информационных систем
- •Повышение надежности систем путем резервирования
- •Расчет надежности по статистическим данным
- •Доверительные интервалы при нормальном распределении случайной величины
- •Доверительные интервалы при экспоненциальном распределении случайной величины
- •Определение доверительных интервалов при отсутствии отказов
- •Критерии согласия. Критерий Пирсона
- •Критерий Колмогорова
- •Классификация помехоустойчивых кодов
- •Основные характеристики корректирующих кодов
- •Корректирующие коды Хемминга
- •Основные выводы использования корректирующих кодов
- •Типы отказов и сбоев при исполнении комплекса программ
- •Основные факторы, влияющие на надежность функционирования комплекса программ
- •Обеспечение надежности и повышение качества программ
- •Тестирование и испытание программ
- •Критерии надежности программных комплексов
- •Функциональная диагностическая модель
- •Построение таблицы неисправностей или матрицы состояний
- •Основные способы построения алгоритмов поиска неисправностей
Критерии согласия. Критерий Пирсона
Критерием согласия называется критерий проверки гипотезы о том, что статистическое распределение согласуется с каким-либо известным законом (нормальным, экспоненциальным, Вейбулла и т. д.)
Имеется несколько критериев согласия: Колмогорова, Пирсона и т. д.
Критерий Пирсона не требует построения самого закона распределения. Достаточно задаться только общим видом функции F(t), а входящие в нее числовые параметры определяются по данным эксперимента.
Предположим, что произведено n независимых опытов, в каждом из которых случайная величина принимает определенное значение. Результаты опытов оформлены в виде статистического ряда с числом разрядов К.
|
|
|
… |
|
|
|
|
… |
|
|
|
|
… |
|
n – общее число значений случайной величины;
ni – число значений в i-ом разряде;
–
статистическая
вероятность i-ом
разряде.
Требуется проверить, согласуются ли экспериментальные данные с гипотезой, что случайная величина Х имеет данный закон распределения. Этот закон распределения называется теоретическим. Из теоретического закона определяются теоретические вероятности попадания случайной величины в каждый разряд:
Сущность критерия согласия Пирсона состоит в сравнении теоретических и статистических вероятностей.
В качестве критерия проверки гипотезы принимают случайную величину
(3.72)
Эта величина при
стремится
к закону распределения
с
r
степенями свободы. Число степеней
свободы находят по равенству
,
(3.73)
где k – число интервалов;
s – число параметров предполагаемого распределения, которые вычислены по экспериментальным данным.
Если предполагаемое
распределение нормальное, то оценивают
два параметра: математическое ожидание
и среднеквадратичное отклонение. Поэтому
s
= 2 и число степеней свободы
Если статистические
данные распределены по экспоненциальному
закону, то оценивают параметр ,
поэтому s
= 1 и
Пользуясь таблицами
распределения
можно
для вычисленной по формуле (3.72) меры
расхождения и числа степеней свободы
r
найти вероятность P
того, что величина, распределенная по
закону
превзойдет
эту меру. Если эта вероятность мала,
меньше или равна 0,1, событие с такой
вероятностью можно считать практически
невозможным.
Гипотезу о том, что закон распределения X есть F(x) следует считать неправдоподобной. Если же вероятность Р больше 0,1, гипотезу о том, что величина X распределена по закону F(x) следует считать правдоподобной, не противоречащей опытным данным.
Последовательность операций при использовании критерия Пирсона.
1. Определяется мера расхождения опытного и теоретического закона
где ni – количество значений случайной величины в i-ом интервале;
n – общее число значений случайной величины;
– частота повторения событий или статистическая вероятность в i-ом интервале.
–
теоретическая
вероятность события в i-ом
интервале (из теоретической кривой);
k – число разрядов (интервалов);
–
наблюдаемое
значение критерия.
2. Определяется число степеней свободы распределения по формуле
.
3. Пользуясь таблицами распределения , возможно для значения , вычисленного в пункте 1 и числа степеней свободы r определить вероятность Р. Если эта вероятность мала (Р 0,1), гипотеза о совпадении опытного и теоретического законов отбрасывается. Если Р > 0,1, гипотезу можно принять не противоречащей опытным данным.