
- •Элементы
- •2. Формы представления выборки.
- •3. Числовые характеристики выборки.
- •3.1. Описательные статистики
- •3.2. Обработка выборки в среде Excel.
- •4. Моделирование генеральной совокупности по результатам выборки.
- •4.1. Виды распределений
- •4.2 Точечные оценки параметров распределений.
- •4.2.1. Оценка математического ожидания.
- •4.2.2. Метод максимального правдоподобия
- •4.3. Интервальные оценки параметров
- •4.3.1. Доверительный интервал для математического ожидания нормально распределённой случайной величины.
- •4.3.1.1. Стандарт известен.
- •4.3.1.2. Стандарт неизвестен.
- •4.3.2. Доверительный интервал для дисперсии нормального распределения
- •4.3.3. Интервальная оценка доли (параметра биноминального распределения).
- •4.4 Проверка адекватности функции распределения
- •4.4.1. Метод Колмогорова.
- •4.4.2. Хи-квадрат тест.
- •4.4.3. Проверка нормальности распределения в надстройке AtteState.
- •1.Генеральная совокупность и выборка.
- •2. Формы представления выборки.
- •3. Числовые характеристики выборки.
- •3.1. Описательные статистики
- •3.2. Обработка выборки в среде Excel.
- •4. Моделирование генеральной совокупности по результатам выборки.
- •4.1. Виды распределений
- •4.2 Точечные оценки параметров распределений.
- •4.2.1. Оценка математического ожидания.
- •4.2.2. Метод максимального правдоподобия
- •4.3. Интервальные оценки параметров
- •4.3.1. Доверительный интервал для математического ожидания нормально распределённой случайной величины.
- •4.3.1.1. Стандарт известен.
- •4.3.1.2. Стандарт неизвестен.
- •4.3.2. Доверительный интервал для дисперсии нормального распределения
- •4.3.3. Интервальная оценка доли (параметра биноминального распределения).
- •4.4 Проверка адекватности функции распределения
- •4.4.1. Метод Колмогорова.
- •4.4.2. Хи-квадрат тест.
- •4.4.3. Проверка нормальности распределения в надстройке AtteState.
4.4.3. Проверка нормальности распределения в надстройке AtteState.
Стандартный
пакет Excel
полезно
пополнить надстройкой AtteState,
которая
свободно распространяется в интернете.
В меню этой надстройки есть ряд полезных
утилит, в частности, модуль NDC,
позволяющий проверить гипотезу о том,
что представленные данные представляют
собой выборку из совокупности с нормальным
распределением. Для этого в диалоговое
окно этой утилиты достаточно ввести
координаты массива данных и указать
критерии, которыми хотим воспользоваться
для вывода об адекватности. Программа
автоматически подбирает параметры
модельной функции нормального
распределения , вычисляет соответствующие
значения критериев и делает вывод о
возможности использования гипотезы о
нормальном распределении. Ниже приведён
результат обработки этой программой
того же массива результатов химического
анализа, проведённого группой студентов.
Проверка нормальности распределения |
|
| |||||
Выдача обычно включает: |
|
|
| ||||
Статистика, P-значение двустороннее, вывод |
| ||||||
Выбранное пороговое значение |
|
| |||||
0,05 |
|
|
|
|
| ||
Численность выборки |
|
|
| ||||
100 |
|
|
|
|
| ||
Модифицированный критерий Колмогорова |
| ||||||
0,047385 |
0,337941 |
Гипотеза о нормальности не отклоняется | |||||
Модифицированный критерий Смирнова |
|
| |||||
0,047385 |
0,775959 |
Гипотеза о нормальности не отклоняется | |||||
Критерий хи-квадрат Фишера |
|
|
| ||||
Классы |
8 |
|
|
|
| ||
301,7813 |
4 |
3,190504 |
|
|
| ||
304,3438 |
11 |
9,251903 |
|
|
| ||
306,9063 |
17 |
18,24219 |
|
|
| ||
309,4688 |
24 |
24,45663 |
|
|
| ||
312,0313 |
22 |
22,29413 |
|
|
| ||
314,5938 |
13 |
13,81841 |
|
|
| ||
317,1563 |
7 |
5,823711 |
|
|
| ||
319,7188 |
2 |
1,668843 |
|
|
| ||
Статистика критерия, p-значение |
|
| |||||
0,984446 |
0,072379 |
Гипотеза о нормальности не отклоняется | |||||
Глазомерный метод |
|
|
|
| |||
Классы |
8 |
|
|
|
| ||
1 |
4 |
3,190504 |
|
|
| ||
2 |
11 |
9,251903 |
|
|
| ||
3 |
17 |
18,24219 |
|
|
| ||
4 |
24 |
24,45663 |
|
|
| ||
5 |
22 |
22,29413 |
|
|
| ||
6 |
13 |
13,81841 |
|
|
| ||
7 |
7 |
5,823711 |
|
|
| ||
8 |
2 |
1,668843 |
|
|
| ||
|
|
|
|
|
| ||
|
|
|
|
|
| ||
|
|
|
|
|
| ||
|
|
|
|
|
| ||
|
|
|
|
|
| ||
|
|
|
|
|
| ||
|
|
|
|
|
| ||
|
|
|
|
|
| ||
|
|
|
|
|
| ||
|
|
|
|
|
| ||
|
|
|
|
|
| ||
|
|
|
|
|
| ||
|
|
|
|
|
|