- •Глава 1. Основные понятия теории вероятностей
- •1.1. Элементы комбинаторики
- •Основные правила комбинаторики
- •1.2. Случайные события
- •1.3. Операции над событиями
- •1.4. Классическое, статистическое и геометрическое определения вероятностей
- •Глава 2. Основные теоремы теории вероятностей
- •2.1 Зависимые и независимые события. Теоремы сложения и умножения вероятносте.
- •Глава 3. Повторение испытаний
- •3.1. Формула Бернулли
- •3.2. Наивероятнейшее число наступлений события
- •3.3. Асимптотические формулы. Локальная и интегральная теоремы Лапласа. Формула Пуассона
- •Глава 4. Случайные величины. Законы распределения и числовые характеристики
- •4.1. Понятие случайной величины
- •4.2. Дискретные случайные величины.
- •Cвойства функции распределения
- •4.4. Плотность распределения вероятностей
- •1); 2); 3);
- •4); 5).
- •4.5. Числовые характеристики случайных величин.
- •Пример 4.6.
- •Глава 5. Наиболее распространенные законы распределения случайных величин и их числовые характеристики
- •5.1. Биномиальное распределение
- •Геометрическое и гипергеометрическое распределения
- •5.3. Распределение Пуассона
- •5.4. Равномерное распределение
- •5.5. Показательное распределение
- •5.6. Нормальное распределение
- •Глава 6. Системы случайных величин
- •6.1. Закони распределения систем случайных величин.
- •6.2. Числовые характеристики системы случайных величин
- •Для дискретных систем случайных величин
- •Для непрерывных систем случайных величин
- •6.3 Законы равномерного и нормального распределения систем случайных величин
- •Глава 7. Функции одного и двух случайных аргументов
- •7.1. Функции одного случайного аргумента. Законы распределения. Числовые характеристики
- •7.2 Законы распределения функций двух случайных аргументов. Числовые характеристики
- •7.3. Теоремы о числовых характеристиках и их применение
- •Глава 8. Элементы математической статистики
- •8.1. Вариационный ряд. Представление и первоначальная обработка
- •8.2. Графические характеристики выборки
- •8.3. Точечные характеристики выборки (оценки параметров)
- •8.4. Интервальные оценки параметров
- •8.5. Проверка статистических гипотез
- •8.5.1. Проверка гипотезы о равенстве генеральных средних двух генеральных совокупностей
- •8.5.2. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий двух генеральных совокупностей. Критерий Фишера-Снедекора.
- •8.5.3. Сравнение выборочной средней с гипотетической генеральной средней нормально распределенной совокупности
- •8.5.4. Сравнение исправленной выборочной дисперсии с гипотетической генеральной дисперсией
- •8.5.5 Построение теоретического закона распределения по опытным данным. Проверка гипотезы о законе распределения
- •8.6. Построение теоретической кривой по методу наименьших квадратов
- •Список рекомендованной литературы
- •Продолжение табл. П1
8.5.1. Проверка гипотезы о равенстве генеральных средних двух генеральных совокупностей
Проверяется
гипотеза
:
,
на уровне значимости
.
Конкурирующая гипотеза
:![]()
Статистика для проверки:
;
критическая область
выбирается из условия
.
Если
,
то гипотеза
не отвергается (не противоречит имеющимся
наблюдениям).
Пример
8.2.
Для проверки эффективности рекламной
компании отобраны две группы магазинов.
В первой, численностью
,
где проводилась рекламная компания,
выборочная средняя составила
проданных изделий, во второй группе,
численностью
,
где рекламная компания не проводилась,
выборочная средняя
изделий. Установлено, что дисперсии
продаж соответственно равны:
.
Выяснить: повлияла ли рекламная компания
на объем продаж?
Нулевая гипотеза
:
,
на уровне значимости
.
Конкурирующая гипотеза
:
.
Фактическое значение критерия
(статистики):
.
Критическое
значения критерия находится из условия:
.
Так как
,
то нулевая гипотеза отвергается, что
свидетельствует о влиянии рекламной
компании на объем продаж.
8.5.2. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий двух генеральных совокупностей. Критерий Фишера-Снедекора.
Пусть имеются две
нормально распределенных совокупности,
дисперсии которых
и
.
Проверяется гипотеза:
:
.
Конкурирующая
гипотеза
:
.
Статистика для проверки:
;
Критическое
значение критерия Фишера-Снедекора
определяется по таблицам:
,
где
- числа степеней свободы дисперсий. Если
,
то нет основания отвергнуть нулевую
дисперсию.
Пример
8,3. Проверяется
точность изготовления детали на двух
станках x
и y.
Извлечены выборки объемами
и
изделий соответственно. При этом
рассчитаны исправленные выборочные
дисперсии
и
.
На уровне значимости
проверить нулевую гипотезу
:
при конкурирующей гипотезе
:
.
.
По таблицам находим:
.
Так как
,
то нулевая гипотеза отвергается, т.е.
станки не обеспечивают одинаковую
точность.
8.5.3. Сравнение выборочной средней с гипотетической генеральной средней нормально распределенной совокупности
а) дисперсия генеральной совокупности известна.
Нулевая гипотеза
:
.
Конкурирующая
гипотеза
:
;
Статистика для
проверки:
;
Критическое
значение критерия определяется по
таблицам интеграла Лапласа:
.
Если
,
то нулевая гипотеза не отвергается.
Нулевая гипотеза
:
.
Конкурирующая
гипотеза
:
;
Критическое
значение критерия определяется по
таблицам интеграла Лапласа:
.
Если
,
то нулевая гипотеза не отвергается.
Нулевая гипотеза
:
.
Конкурирующая
гипотеза
:
;
Критическое
значение критерия определяется по
таблицам интеграла Лапласа:
.
Если
,
то нулевая гипотеза не отвергается.
б) дисперсия генеральной совокупности неизвестна.
Нулевая гипотеза
:
.
Конкурирующая
гипотеза
:
;
Статистика для
проверки:
,
где
имеет распределение Стьюдента с
степенями свободы дисперсии.
Критическое
значение критерия определяется по
таблицам двусторонних критических
точек распределения Стьюдента
.
Если
,
то нулевая гипотеза не отвергается.
Нулевая гипотеза
:
.
Конкурирующая
гипотеза
:
;
Критическое
значение критерия определяется по
таблицам право-сторонних критических
точек распределения Стьюдента
.
Если,
,то
нулевая гипотеза не отвергается.
Нулевая гипотеза
:
.
Конкурирующая
гипотеза
:
;
Критическое
значение критерия определяется по
таблицам право-сторонних критических
точек распределения Стьюдента
,
но
.
Если,
,то
нулевая гипотеза не отвергается.
Для примера
8.1 проверим
выполнение гипотезы
:
при конкурирующей гипотезе
и уровне значимости![]()
![]()
.
,
поэтому нулевую гипотезу следует
отвергнуть в пользу конкурирующей и
признать, что выработка возросла.
