![](/user_photo/_userpic.png)
- •Оглавление
- •Список используемых сокращений
- •Введение
- •Понятие и сущность статистических гипотез
- •1.1.Постановка проблемы
- •1.2. Статистический критерий
- •Классификация статистических критериев:
- •1.3. Функция потерь и критерий качества выбора решения
- •2. Проверка простой гипотезы против простой альтернативы
- •2.1. Вероятности правильных и ошибочных решений
- •Критерии принятия решений
- •Байесовское решение
- •Максимум апостериорной вероятности
- •Максимальное правдоподобие
- •Критерий Неймана-Пирсона
- •Минимаксное правило
- •Критерии значимости
- •3.1. Проверка гипотез для нормального распределения
- •3.1.1. Гипотезы о неизвестном среднем при известной дисперсии
- •3.1.2. Гипотезы о неизвестном среднем при неизвестной дисперсии
- •3.1.3. Гипотеза о неизвестной дисперсии
- •3.2. Сравнение средних нормального распределения
- •3.2.1. Проверка гипотез о равенстве средних для двух выборок
- •3.2.1.1. Гипотеза о равенстве средних при неизвестных равных дисперсиях
- •3.2.1.2. Гипотеза о равенстве средних при известных дисперсиях
- •3.2.1.3. Сравнение средних при неизвестных неравных дисперсиях
- •3.2.1.3.1. Критерий Кохрана-Кокса
- •3.2.1.3.2. Критерий Сатервайта
- •3.2.2. Проверка гипотез о равенстве средних для выборок
- •3.2.2.1. Критерий Полсона
- •3.2.2.2. Критерий Шеффе
- •3.3. Сравнение дисперсий нормального распределения
- •3.3.1. Проверка гипотез о равенстве дисперсий для двух выборок
- •3.3.1.1. Критерий Фишера
- •3.3.1.2. Критерий Романовского
- •3.3.2. Проверка гипотез о равенстве дисперсий для выборок
- •3.3.2.1. Критерии Бартлетта
- •3.3.2.2. Критерии Кохрена
- •3.3.2.3. Критерий Самиуддина
- •3.4. Проверка гипотез для экспоненциального распределения
- •3.4.1. Гипотеза о неизвестном параметре экспоненциального распределения
- •4. Общие критерии согласия
- •4.1.Критерии хи-квадрат Пирсона
- •4.2. Критерии хи-квадрат Фишера
- •4.3. Критерий согласия Колмогорова- Смирнова
- •4.4. Критерий Смирнова-Крамера-фон Мизеса
- •4.5. Критерий Андерсона-Дарлинга
- •4.6. Критерий согласим Дарбина
- •5. Частные критерии согласия
- •5.1. Критерии проверки нормальности распределения
- •5.1.1. Сравнительный анализ критериев нормальности
- •5.1.2. Критерий Шапиро-Уилка
- •5.1.3 Критерий
- •5.1.4 Критерий
- •5.1.5 Критерий
- •5.1.6. Критерий нормальности д'Агостино
- •5.1.7. Энтропийный критерий нормальности (критерий Васичека)
- •5.1.8. Критерий Дэвида-Хартли-Пирсона
- •5.2. Критерии проверки экспоненциальности распределения
- •5.2.1. Критерий Фроцини
- •5.2.2. Критерий Бартлетта-Морана
- •5.3. Критерии проверки равномерности распределения
- •5.3.1. Критерий Ченга – Спиринга
- •5.3.2. Критерий Саркади – Косика
- •5.4. Критерии симметрии
- •5.4.1. Критерий симметрии Смирнова
- •5.4.2. Одновыборочный критерий Вилкоксона
- •6. Критерии однородности
- •6.1. Критерий -квадрат
- •6.2. Критерий Колмогорова
- •6.3. Критерий Уилкоксона — Манна — Уитни
- •7. Подбор кривых распределения вероятностей по экспериментальным данным
- •7.1. Кривые Пирсона типа I
- •7.2. Кривые Пирсона типа II
- •7.3. Кривые Пирсона типа III
- •7.4. Кривые Пирсона типа IV
- •7.5. Кривые Пирсона типа V
- •7.6. Кривые Пирсона типа VI
- •7.7. Кривые Пирсона типа VII
- •Список используемой литературы
3.3.2.3. Критерий Самиуддина
Критерий Самиуддина устойчив к отклонениям серий результатов наблюдений от нормального закона. Его мощность выше, чем у критерия Бартлетта.
Пусть
имеется
серий
результатов наблюдений с объемами
выборок
.
Соответствующие несмещенные оценки
дисперсий
.
Наблюдаемое значение критерия вычисляется по формуле
(98)
где
(99)
(100)
Нулевая гипотеза о равенстве дисперсий принимается с заданной доверительной вероятностью ,если
(101)
где
-
квантиль распределения Пирсона с числом
степеней свобода
при заданной доверительной вероятности
.
Пример 16
Имеются 4 серии результатов наблюдений. Проверить гипотезу о равенстве дисперсий этих выборок с помощью критерия Самиуддина при доверительной вероятности р = 0.95
Решение Из предыдущего примера имеем
Вычислим
константу
Наблюдаемое значение критерия Самиуддина
Поскольку
то гипотеза о равенстве дисперсий принимается с вероятностью . |
3.4. Проверка гипотез для экспоненциального распределения
3.4.1. Гипотеза о неизвестном параметре экспоненциального распределения
Пусть представляют независимые выборочные значения, принадлежащие экспоненциальному распределению
,
,
.
Проверяется
простая гипотеза
о том, что
,
против простой альтернативы
,
что параметр распределения
.
Плотности вероятностей:
,
Функции правдоподобия (19):
Отношение правдоподобия (20):
Логарифм отношения правдоподобия в этом случае равен
Правило выбора решения (для заранее фиксированного размера выборки ) формулируется следующим образом:
принимается
решение
(параметр распределения равен если
),
если
и
принимается решение
(параметр равен
),
если выполняется противоположное
неравенство.
Таким образом, процедура проверки гипотезы о параметре экспоненциального распределения вероятностей сводится к сравнению среднего арифметического выборочных значений с порогом
(102)
где определяется в зависимости от выбранного критерия качества правила решения (таблица 1).
Так
же как и при проверке гипотезы о среднем
нормальной случайной величины,
поверхность, разделяющая допустимую
и критическую области, представляет
гиперплоскость, перпендикулярную
единичному вектору и расположенную
от начала координат на расстоянии
.
Критическая область при этом
расположена под гиперплоскостью.
Найдем
условные вероятности ошибок первого и
второго рода. Известно, что сумма
независимых экспоненциально распределенных
случайных величин имеет
-распределение
с 2
степенями свободы. Учитывая необходимую
нормировку, находим, что в рассматриваемом
примере случайная величина
распределена по закону
с 2
степенями свободы. Поэтому
(103)
(104)
Величина для критериев Байеса, максимальной априорной вероятности и минимаксного определяется непосредственно из (102). Для критерия Неймана — Пирсона при заданном из (103) следует
(105)
Здесь
- процентная точка
-распределения
с 2
степенями свободы. Заметим, что в это
случае порог не зависит от параметра
.
Если
,
то можно, использовав асимптотическую
нормальность
-распределения
и переписать уравнения для вероятностей
ошибок следующим образом:
Для минимаксного правила решения при , уравнение, определяющее наименее благоприятную величину априорной вероятности , может быть в соответствии с (34), (103) и (104) представлено в виде