- •Минобрнауки россии
- •Содержание
- •Раздел I теория вероятностей 8
- •Раздел II математическая статистика 73
- •Введение
- •Раздел I теория вероятностей
- •Правило суммы
- •Правило произведения
- •Формулы комбинаторики
- •Размещения без повторения
- •Перестановки без повторений
- •Сочетания без повторений
- •Размещения с повторением
- •Сочетания с повторением
- •Перестановки с повторением
- •Лекция 2. Пространство элементарных событий. Классическое определение вероятности
- •Пространство элементарных событий
- •Свойства вероятности
- •Лекция 3. Различные определения вероятностей Статистическое определение вероятности
- •Геометрическая вероятность
- •Парадокс Бертрана
- •Аксиоматическое построение теории вероятностей
- •Лекция 4. Условная вероятность. Теорема умножения. Независимые события. Формула полной вероятности
- •Независимые события. Теорема умножения
- •Формула полной вероятности
- •Формула Бейеса
- •Лекция 5. Независимые испытания. Формула Бернулли.
- •Формула Бернулли
- •Наивероятнейшее число
- •Локальная предельная теорема Муавра-Лапласа
- •Интегральная предельная теорема Лапласа
- •Лекция 6. Дискретная случайная величина и ее числовые характеристики Виды случайных величин. Способы описания дискретной случайной величины
- •Функция распределения
- •Свойства функции распределения
- •Математическое ожидание и дисперсия дискретной случайной величины
- •Свойства математического ожидания дискретной случайной величины
- •Математическое ожидание и дисперсия некоторых случайных величин
- •Лекция 7. Непрерывная случайная величина и её распределения
- •Нормальное (гауссовское) распределение
- •Равномерное распределение
- •Лекция 8. Математическое ожидание, дисперсия, моменты непрерывной случайной величины
- •Закон больших чисел. Теорема Чебышева. Центральная предельная теорема
- •Лекция 9. Некоторые модели законов распределений, наиболее распространенных в практике статистических исследований
- •1. Биномиальное распределение
- •2. Распределение Пуассона
- •3. Нормальное (гауссовское) распределение
- •4. Логарифмически-нормальное распределение
- •5. Экспоненциальное распределение
- •7. Распределение Стьюдента с степенями свободы
- •8. Распределение Фишера-Снедекора (f-распределение).
- •Раздел II математическая статистика Лекция 1. Генеральная совокупность. Выборка. Способы образования выборки. Статистическая оценка параметров распределения.
- •Задача статистической оценки параметров
- •Точечные оценки основных параметров распределений
- •Лекция 2. Законы распределения выборочных характеристик, используемые при оценке параметров. Интервальные оценки параметров распределения.
- •1. Распределение средней арифметической.
- •2. Распределение Пирсона (- хи квадрат).
- •3. Распределение Стьюдента (t-распределение).
- •Интервальная оценка параметра распределения. Понятие доверительного интервала.
- •Интервальные оценки для генеральной средней.
- •Интервальные оценки для генеральной доли
- •Интервальные оценки для генеральной дисперсии и среднего квадратического отклонения
- •Лекция 3. Проверка статистических гипотез о значении параметров распределения. Понятие статистической гипотезы и статистического критерия.
- •1. Проверка гипотезы о значении генеральной средней нормально распределённой совокупности
- •2. Проверка гипотезы о значении генеральной дисперсии нормально распределённой совокупности.
- •3. Вычисление мощности критерия
- •Мощность критерия при проверке гипотезы о значении генеральной средней
- •Мощность критерия при проверке гипотезы о значении генеральной дисперсии
- •Лекция 4 Гипотезы о виде закона распределения генеральной совокупности
- •Вычисление теоретического ряда частот
- •Понятие о критериях согласия
- •Критерий согласия Пирсона
- •Лекция 5. Элементы корреляционного анализа Задачи корреляционного анализа. Двумерная корреляционная модель
- •Примерные вопросы к экзамену
- •Задачи к экзамену
2. Проверка гипотезы о значении генеральной дисперсии нормально распределённой совокупности.
Пусть из генеральной совокупности, значения которой распределены по нормальному закону с неизвестной дисперсией , взята случайная выборка изn независимых наблюдений и вычислена выборочная дисперсия S2.
Требуется проверить нулевую гипотезу , где- определённое значение генеральной дисперсии. Для проверки нулевой гипотезы используют статистику
, (10)
которая при выполнении гипотезы имеет распределениесстепенями свободы.
В зависимости от конкурирующей гипотезы рассматривают левостороннюю, правостороннюю или двустороннюю критические области. Границы критических областей определяют по таблице распределения - Пирсона.
Рассмотрим три случая:
1. Если , то выбирают правостороннюю критическую область инаходят из условия
.
Правила проверки гипотезы заключаются в следующем:
1) если , то нулевая гипотеза не отвергается;
2) если , то нулевая гипотеза отвергается.
2. Если , то строят левостороннюю критическую область инаходят из условия
.
Правила проверки гипотезы заключаются в следующем:
1) если , то гипотеза не отвергается;
2) если , то гипотеза отвергается
3. Если , то строят двустороннюю критическую область и её границыинаходят из условий:
;
Правила проверки гипотезы заключается в следующем:
Если , то гипотеза не отвергается, в противном случае отвергается.
Пример 1. Точность работы автоматической линии проверяют по дисперсии контролируемого признака, которая не должна превышать 0,1 мм2. По результатам выборочного контроля получены следующие данные:
-
Контролируемый размер xi
43,0
43,5
43,8
44,4
44,6
Частота mi
3
7
10
8
2
Требуется проверить на уровне значимости 0,01, обеспечивает ли линия требуемую точность.
Решение: Задача состоит в проверке гипотезы о значении генеральной дисперсии . Автоматическая линия не обеспечивает требуемую точность, если, следовательно, в данном случае строим правостороннюю критическую область.
Для вычисления статистики по формуле (10), необходимо найти выборочную дисперсию. Примем значениеC = 43,8, а вычисление оформим в таблице:
-
43,0
3
- 0,8
- 2,4
1,92
43,5
7
- 0,3
- 2,1
0,63
43,8
10
0
0
0
44,4
8
0,6
4,8
2,88
44,6
2
0,8
1,6
1,28
Итого:
30
-
1,9
6,71
По таблице - распределения при заданном уровне значимостииполучаем.
Сравнивая и, делаем вывод о том, что гипотезаотвергается. Это значит, что генеральная дисперсия не равна 0,1, линия не обеспечивает заданную точность и требуется её регулировка.
3. Вычисление мощности критерия
Мощность критерия может быть вычислена только при проверке простых гипотез: гипотезы о значении генеральной средней и гипотезы о генеральной дисперсии и только при односторонней критической области.