Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Скачиваний:
20
Добавлен:
02.05.2014
Размер:
209.41 Кб
Скачать

2.4.2 Тест проверки равномерности закона распределения

Данный тест строится на основе применения критерия согласия . Пусть имеется выборка e1, e2, ¼,eN псевдослучайных чисел в интервале ( 0, 1 ). Интервал ( 0, 1 ) изменения случайной величины e разбивается на m интервалов хj, j = 1, 2, ¼, m, очевидно, что хm = 1, а нижняя граница первого интервала равна нулю. Обычно принимают m = 10 ¸ 20.

Далее производится определение вероятности pj попадания случайной вели-чины e в j-й интервал. Для равномерного на интервале ( 0, 1 ) закона распределения pj = xj - xj-1. Затем определяется величина , j = 1, 2, ¼ ,m - число попаданий случайной величины e в j-й интервал и подсчитывается величина

распределенная по закону с ( m-1 ) степенью свободы. По заданному уровню значимости b путем решения уравнений ( 9 ) и ( 10 ) ( с помощью таблицы, приведенной в приложении А ) можно определить нижнюю и верхнюю границы доверительного интервала. Если подсчитанное значение не попадает в доверительный интервал, то гипотезу о равномерном законе распределения случайной величины e следует отвергнуть.

Дополнительно можно подсчитать эмпирическое математическое ожидание

( 15 )

и эмпирическую дисперсию

( 16 )

и сравнить их с теоретическими значениями соответственно 0.5 и 1 / 12.

Для математического ожидания можно для заданного уровня значимости b определить также доверительный интервал:

( 17 )

где d определяется из уравнения:

= b. ( 18 )

Значения интеграла вероятностей Ф ( х ) приведены в приложении Б.

Полезно бывает сравнить также теоретическую функцию распределения и теоретическую плотность распределения случайной величины e с экспери-ментально полученными функцией распределения и гистограммой частот.

Известно, что для случайной величины, равномерно распределенной на интер-вале ( 0, 1 ):

По известной выборке из N значений случайной величины e эксперимен-тальная функция распределения определяется следующим образом:

где равно количеству значений e < х.

Гистограмма частот, являющаяся аналогом плотности распределения, строится следующим образом. Весь интервал ( хmin, хmax ) от наименьшего значения хmin до наибольшего значения хmax полученной выборки случайной величины разбивается на q равных промежутков длины h. Затем определяется число значений ni выборки, попавших в i-ый промежуток, после чего для каждого 1 £ i £ q строится прямоугольник с основанием на i-ом промежутке и высотой ni / h. Полученный чертеж называется гистограммой частот или просто гистограммой. Отметим, что при таком построении площадь i-го прямоугольника равна h × ( ni / h ) = ni, т.е. числу значений случайной величины, попавших в i-ый промежуток, а площадь всей гистограммы равна объему выборки.

Соседние файлы в папке Modelup_q