 
        
        - •Оглавление
- •Задачи с решениями
- •§2. Случайные события и их классификация. Алгебра событий. Вероятность события. Теоремы сложения и умножения вероятностей Случайные события
- •Вероятность события
- •Теоремы сложения и умножения вероятностей
- •Задачи с решениями
- •§3. Формула полной вероятности. Повторные испытания. Формула Бернулли Формула полной вероятности
- •Повторные испытания. Формула Бернулли
- •Формулы Лапласа
- •Формула Пуассона
- •Задачи с решениями
- •Глава 2. Случайные величины §4. Дискретная случайная величина Понятие случайной величины. Закон распределения дискретной случайной величины
- •Фунция распределения
- •Свойства функции распределения
- •Числовые характеристики дискретной случайной величины
- •Свойства математического ожидания
- •Свойства дисперсии
- •Некоторые законы распределения дискретной случайной величины
- •§5. Непрерывная случайная величина Понятие непрерывной случайной величины. Функция распределения непрерывной случайной величины
- •Свойства функции распределения
- •Функция плотности распределения вероятностей
- •Свойства функции плотности распределения вероятностей
- •Числовые характеристики непрерывной случайной величины
- •§6. Некоторые законы распределения непрерывной случайной величины Равномерный закон распределения
- •Показательный (экспоненциальный) закон распределения
- •Нормальный закон распределения
- •"Правило трех сигм"
- •Глава 3. Элементы математической статистики §7. Статистическое распределение выборки Задачи математической статистики
- •Генеральная и выборочная совокупности
- •Статистическое распределение выборки. Полигон и гистограмма
- •Свойства функции (х)
- •Задачи с решениями
- •§8. Статистические оценки параметров Точечные статистические оценки параметров распределения
- •Интервальные оценки параметров нормального распределения
- •Задачи с решениями
- •§9. Проверка статистических гипотез Статистические гипотезы
- •Проверка гипотез
- •Сравнение двух дисперсий нормальных генеральных совокупностей
- •Сравнение нескольких дисперсий нормальных генеральных совокупностей
- •Сравнение двух средних нормальных генеральных совокупностей
- •Задачи с решениями
- •§10. Критерий согласия Пирсона Проверка гипотезы о нормальном распределении
- •Задачи с решениями
- •§11. Элементы теории корреляции
- •Коэффициент корреляции
- •Свойства коэффициента корреляции
- •Проверка значимости выборочного коэффициента корреляции
- •Линейная корреляция. Уравнение регрессии
- •Ранговая корреляция
- •Правило проверки наличия связи между качественными признаками
- •Приложение 1 Контрольные работы и контрольные вопросы по теории
- •Элементы теории вероятностей
- •Элементы математической статистики
- •3. Контрольные вопросы по теории
- •Приложение 2 Вероятностные таблицы
- •Значения функции
- •Критические точки распределения
- •Критические точки распределения Стьюдента
- •Критические точки распределения f Фишера – Снедекора
§10. Критерий согласия Пирсона Проверка гипотезы о нормальном распределении
Критерием согласия называется критерий проверки гипотезы о предполагаемом законе распределения.
Критерий согласия Пирсона (критерий проверки гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности):
- По выборке объема n построить статистический ряд: 
| xi | x1 | x2 | … | xl | 
| mi | m1 | m2 | … | ml | 
2)
Вычислить по таблице оценку математического
ожидания 
 и выборочное среднее квадратическое
отклонение σв.
и выборочное среднее квадратическое
отклонение σв.
3) В предположении нормального распределения генеральной совокупности вычислить теоретические частоты m1 теор ,…, ml теор по формуле:
m1 теор=n · pi ,
где
 Ф(x)
– интегральная функция распределения
Лапласа 
табл. П 2.2(см. приложение 2).
Ф(x)
– интегральная функция распределения
Лапласа 
табл. П 2.2(см. приложение 2).
4) Вычислить число χ2набл по формуле:
χ2набл
=
 илиχ2набл
=
илиχ2набл
= .
.
5) По табл. П 2.5 (приложение 2) найти число χ2крит , учитывая заданный уровень значимости α и число степеней свободы k = l – 3 .
6) Сравнить числа χ2набл и χ2крит :
- если χ2набл < χ2крит , то нет основания отвергать гипотезу о нормальном распределении генеральной совокупности. 
- если χ2набл > χ2крит , то гипотезу о нормальном распределении генеральной совокупности следует отвергнуть. 
Замечание 1. Объем выборки n должен быть достаточно велик (больше 100). Число l обычно выбирают в диапазоне от 7 до 15. Поэтому при составлении интервального статистического ряда не используют интервалы, содержащие малое число значений объединяя их в один и суммируя соответствующее число значений.
Замечание 2. В случае χ2набл < χ2крит , для избежания ошибки первого рода следует повторить опыт, увеличив число n.
Замечание 3. При использовании критерия Пирсона с целью систематизации записи рекомендуется записывать все промежуточные вычисления в виде следующей таблицы:
| № | xi | mi | mi2 | mi теор | 
 | 
| 1 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| 2 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| … | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| l | 
 | 
 | 
 | 
 | 
 | 
| ∑ | 
 | n | 
 | n | χ2набл | 
Задачи с решениями
Задача 10.1. Отделом технического контроля качества продукции произведен выбор 200 деталей для измерения отклонений их действительного диаметра от планируемого. Данные измерений приведены в табл. 10.1.
Таблица 10.1
| [ai ; ai+1) | mi | 
| [–20 ; –15) | 7 | 
| [–15 ; –10) | 11 | 
| [–10 ; –5) | 15 | 
| [–5 ; 0) | 24 | 
| [0 ; 5) | 49 | 
| [5 ; 10) | 41 | 
| [10 ; 15) | 26 | 
| [15 ; 20) | 17 | 
| [20 ; 25) | 7 | 
| [25 ; 30) | 3 | 
Оценить с помощью критерия Пирсона гипотезу о нормальном распределении генеральной совокупности при уровне значимости α = 0,05 .
Решение.
Перейдем
от интервального статистического ряда
к статистическому ряду, заменив каждый
промежуток [ai
;
ai+1)
его средним значением 
 . Получаем табл. 10.2.
. Получаем табл. 10.2.
По
табл. 10.2 вычислим математическое ожидание
 ,
дисперсиюDв
и среднее квадратическое отклонение
σв
:
,
дисперсиюDв
и среднее квадратическое отклонение
σв
:
Таблица 10.2
| 
 | mi | 
| 17,5 | 7 | 
| 12,5 | 11 | 
| 7,5 | 15 | 
| 2,5 | 24 | 
| 2,5 | 49 | 
| 7,5 | 41 | 
| 12,5 | 26 | 
| 17,5 | 17 | 
| 22,5 | 7 | 
| 27,5 | 3 | 
По
табл. 10.2 вычислим математическое ожидание
 ,
дисперсиюDв
и среднее квадратическое отклонение
σв
:
,
дисперсиюDв
и среднее квадратическое отклонение
σв
:
 =
=
=
+ =
= ;
;
Dв =
=
=
+ =
= ;
;
σв.= =9,71.
=9,71.
- Дальнейшие вычисления выполним по алгоритму критерия согласия Пирсона и оформим их в виде табл. 10.3, причем x1= – ∞, x9= +∞ . 
Таблица 10.3
| № | xi | mi | mi2 | pi | mi теор= =200 · pi | 
 | 
| 1 | 17,5 | 7 | 49 | 0,0233 | 4,66 | 10,52 | 
| 2 | 12,5 | 11 | 121 | 0,0475 | 9,5 | 12,74 | 
| 3 | 7,5 | 15 | 225 | 0,0977 | 19,54 | 11,52 | 
| 4 | 2,5 | 24 | 576 | 0,1615 | 32,3 | 17,83 | 
| 5 | 2,5 | 49 | 2401 | 0,1979 | 39,58 | 60,66 | 
| 6 | 7,5 | 41 | 1681 | 0,1945 | 38,9 | 43,22 | 
| 7 | 12,5 | 26 | 676 | 0,1419 | 28,38 | 23,82 | 
| 8 | 17,5 | 17 | 289 | 0,0831 | 16,62 | 17,39 | 
| 9 | 27,5 | 10 | 100 | 0,0526 | 10,52 | 9,51 | 
| ∑ | 
 | 200 | 
 | 
 | 200 | 207,21 | 
Следовательно, находим χ2набл = 207,21 – 200 = 7,21.
Из табл. П 2.5 (приложение 2) с учетом значений α = 0,05 k = l – 3 = 6 находим: χ2набл =12,6.
Так как 7,21 < 12,6, т.е. χ2набл < χ2крит , то нет основания отвергать гипотезу о нормальном распределении генеральной совокупности.
Ответ: принимаем гипотезу о нормальном распределении генеральной совокупности.
Задача 10.2. В результате контрольных испытаний из генеральной совокупности взята выборка объема n=200 :
Таблица 10.4
| xi | 6 | 8 | 10 | 12 | 14 | 16 | 18 | 20 | 22 | 
| mi | 16 | 24 | 28 | 32 | 25 | 24 | 20 | 18 | 15 | 
Оценить с помощью критерия Пирсона гипотезу о нормальном распределении генеральной совокупности при уровне значимости α = 0,01.
Решение.
1)
По табл. 10.4 вычислим выборочные
математическое ожидание  
 ,
дисперсиюDв
и
среднее квадратическое отклонение σв:
,
дисперсиюDв
и
среднее квадратическое отклонение σв:
 =
=
=

 ;
;
Dв =
=
=
 ;
;
σв.= =4,51.
=4,51.
2) Дальнейшие вычисления выполним по алгоритму критерия согласия Пирсона и оформим их в виде табл. 10.5.
Таблица 10.5
| № | xi | mi | mi2 | pi | mi теор = =200 · pi | 
 | 
| 1 | 6 | 16 | 256 | 0,0446 | 8,92 | 28,70 | 
| 2 | 8 | 24 | 576 | 0,0592 | 11,84 | 48,65 | 
| 3 | 10 | 28 | 784 | 0,1023 | 20,46 | 38,32 | 
| 4 | 12 | 32 | 1024 | 0,1496 | 29,92 | 34,23 | 
| 5 | 14 | 25 | 625 | 0,1722 | 34,44 | 18,15 | 
| 6 | 16 | 24 | 576 | 0,1671 | 33,42 | 17,24 | 
| 7 | 18 | 20 | 400 | 0,1339 | 26,78 | 14,94 | 
| 8 | 20 | 18 | 324 | 0,0903 | 18,06 | 17,94 | 
| 9 | 22 | 15 | 225 | 0,0808 | 16,16 | 13,92 | 
| ∑ | 
 | 200 | 
 | 1 | 200 | 232,09 | 
Следовательно, находим: χ2набл =232,09 – 200 = 32,09 .
Из табл. 10.5 (приложение 2) с учетом значений α = 0,01 k = l – 3 = 6 находим: χ2крит =16,8. Так как 32,09 >16,8 , то χ2набл > χ2крит . Следовательно, отвергаем гипотезу о нормальном распределении генеральной совокупности.
Ответ: отвергаем гипотезу о нормальном распределении генеральной совокупности.
Задача 10.3. Используя критерий Пирсона, при уровне значимости α=0,05 установить, случайно или значимо расхождение между эмпирическими частотами mi и теоретическими частотами mi теор ,которые вычислены, исходя их гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности:
| mi | 6 | 10 | 36 | 56 | 32 | 20 | 12 | 8 | 
| mi теор | 4 | 9 | 25 | 60 | 35 | 24 | 14 | 9 | 
Решение. 1) Найдем χ2набл:
χ2набл
=
 =
=

 =
=

Из табл. 10.5 (приложение 2) с учетом значений α = 0,05 k = 8– 3 = 5 находим: χ2крит =11,1.
Так как 7,54 < 11,1 то χ2набл < χ2крит . Следовательно, нет основания отвергать гипотезу о нормальном распределении генеральной совокупности.
Ответ: расхождение случайное.
Задачи
10.1. Используя критерий Пирсона, при уровне значимости α = 0,05 установить, случайно или значимо расхождение между эмпирическими частотами mi и теоретическими частотами mi теор ,которые вычислены, исходя из гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности:
а)
| mi | 7 | 11 | 31 | 14 | 7 | 
| mi теор | 6 | 15 | 30 | 14 | 5 | 
б)
| mi | 10 | 17 | 23 | 31 | 29 | 20 | 12 | 8 | 
| mi теор | 7 | 12 | 21 | 45 | 28 | 19 | 11 | 7 | 
в)
| mi | 8 | 18 | 35 | 28 | 22 | 18 | 11 | 
| mi теор | 5 | 11 | 28 | 43 | 31 | 16 | 6 | 
10.2. Используя критерий Пирсона, при уровне значимости α = 0,05 проверить гипотезу о нормальном распределении генеральной совокупности по ее выборке объема n = 200 :
| № | xi | mi | 
| 1 | 1,2 | 6 | 
| 2 | 1,4 | 9 | 
| 3 | 1,6 | 26 | 
| 4 | 1,8 | 25 | 
| 5 | 2,0 | 30 | 
| 6 | 2,2 | 26 | 
| 7 | 2,4 | 21 | 
| 8 | 2,6 | 24 | 
| 9 | 2,8 | 20 | 
| 10 | 3,0 | 8 | 
| 11 | 3,2 | 5 | 
10.3. Используя критерий Пирсона, при уровне значимости α = 0,05 проверить гипотезу о нормальном распределении генеральной совокупности по ее выборке объема n=150 , собранной в интервальный статистический ряд:
| [ai ; ai+1) | mi | 
| [0 ; 4) | 8 | 
| [4 ; 8) | 12 | 
| [8 ; 12) | 19 | 
| [12 ; 16) | 42 | 
| [16 ; 20) | 24 | 
| [20 ; 24) | 20 | 
| [24 ; 28) | 16 | 
| [28 ; 32] | 9 | 
10.4. Используя критерий Пирсона, при уровне значимости α = 0,05 проверить гипотезу о нормальном распределении генеральной совокупности по ее выборке:

10.5. Используя критерий Пирсона, при уровне значимости α = 0,05 проверить гипотезу о нормальном распределении генеральной совокупности по ее выборке:

Ответы
10.1. а) Расхождение частот случайное (χ2набл = 2,07; χ2крит = 6);
б) Расхождение частот случайное (χ2набл = 8,23; χ2крит = 11,1);
в) Расхождение частот значимое (χ2набл = 20,26; χ2крит = 9,5).
10.2. Гипотеза о нормальном распределении принимается
(χ2набл = 7,71; χ2крит = 15,5).
10.3. Гипотеза о нормальном распределении принимается
(χ2набл = 8,065; χ2крит = 15,1).
10.4. Гипотеза о нормальном распределении отвергается
(χ2набл = 15,97; χ2крит = 7,8).
10.5. Гипотеза о нормальном распределении отвергается
(χ2набл = 15,46; χ2крит = 13,3).




