рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

X. Гипотезы о числовых характеристиках

X. Гипотезы о числовых характеристиках - раздел Философия, Эмпирические распределения случайной величины 1) Проверка Гипотезы ...

1) Проверка гипотезы

Выдвинем нулевую гипотезу и конкурирующую ей:

Из нормальной генеральной совокупности извлечена выборка объема и по ней найдено среднее арифметическое значение , дисперсия известна . Требуется по среднему арифметическому при уровне значимости = 0,01; 0,05; 0,1 проверить нулевую гипотезу о равенствематематического ожидания и значения .

Наблюдаемое значение критерия вычислим по формуле:

,

По таблице функции Лапласа [4] найдем критические точки для уровней значимости = 0,01; 0,05; 0,1 по равенству:

Критические точки для уровней значимости = 0,01; 0,05; 0,1 представлены в таблице 19.

Таблица 19

0,01 0,495 2,58
0,05 0,475 1,96
0,1 0,45 1,65

 

Получили, что для всех уровней значимости , следовательно, нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу.

2) Проверка гипотезы

Выдвинем нулевую гипотезу и конкурирующую ей:

Из генеральной совокупности извлечена выборка объема и по ней найдена несмещенная оценка дисперсии с степенями свободы. Требуется по несмещенной оценке при уровне значимости = 0,01; 0,05; 0,1 проверить нулевую гипотезу, состоящую в том, что дисперсия рассматриваемой выборки равна значению .

Критерий проверки нулевой гипотезы:

Так как конкурирующая гипотеза имеет вид , поэтому критическая область правосторонняя. Критическую точку находим по таблице процентных точек распределения [1].

Критические точки для уровней значимости = 0,01; 0,05; 0,1 представлены в таблице 20.

Таблица 20

0,01 128,803
0,05 117,632
0,1 111,944

 

Так как для всех уровней значимости = 0,01; 0,05; 0,1, то нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу.

3) Проверка гипотезы

Выдвинем нулевую гипотезу и конкурирующую ей:

Заданы две выборки, которые были выбраны случайным образом преподавателем из исходных данных (см. задание на курсовую работу), без РВЗ:

Первая выборка :

16,56 13,29 -8 -6,28 -0,04 3,4 4,67 -4,56 1,65 6,47 -3,1

Вторая выборка :

-10,98 0,11 -1,77 7,11 -11,87 -4,13 -7,38 -3,1

 

Генеральная совокупность, из которой извлечены независимые выборки с объемами и , распределена нормально. По данным выборкам определим несмещенные оценки дисперсии и :

Требуется по несмещенным оценкам дисперсии при уровне значимости = 0,01; 0,05; 0,1 проверить нулевую гипотезу, состоящую в том что дисперсии рассматриваемых совокупностей равны между собой.

В качестве критерия проверки нулевой гипотезы выступает отношение большей несмещенной оценки дисперсии к меньшей:

В нашем случае:

По таблице процентных точек F-распределения [1] по уровню значимости и числам степеней свободы (число степеней свободы большей несмещенной оценки дисперсии), (число степеней свободы меньшей несмещенной оценки дисперсии) найдем критические точки (см. таблицу 21).

Таблица 21

0,01 6,6201
0,05 3,6365
0,1 2,7025

 

Так как для всех уровней значимости = 0,01; 0,05; 0,1, то нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу.

 

4) Проверка гипотезы

Выдвинем нулевую гипотезу и конкурирующую ей:

Заданы две выборки:

Первая выборка :

16,56 13,29 -8 -6,28 -0,04 3,4 4,67 -4,56 1,65 6,47 -3,1

Вторая выборка :

-10,98 0,11 -1,77 7,11 -11,87 -4,13 -7,38 -3,1

Найдем средние арифметические выборки, объем которой и выборки, объем которой :

В качестве проверки нулевой гипотезы о равенстве математических ожиданий двух нормальных совокупностей с неизвестными, но одинаковыми дисперсиями (как показала проверка гипотезы об однородности дисперсий, сделанная в предыдущем пункте) необходимо вычислить наблюдаемое значение критерия:

,

при , , которые были вычислены ранее.

Так как конкурирующая гипотеза имеет вид ,поэтому критическая область - правосторонняя, находим по таблице критических точек распределения Стьюдента [1] при уровне значимости = 0,01; 0,05; 0,1 критическую точку , где - число степеней свободы (см. таблицу 22).

Таблица 22

0,01 2,5669
0,05 1,7396
0,1 1,3334

 

Так как , то для уровней значимости = 0,05; 0,1 нулевую гипотезу о равенстве математический ожиданий отвергаем, а для уровня значимости = 0,01 эту гипотезу принимаем, так как в этом случае .


– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Эмпирические распределения случайной величины

Предположение о виде закона распределения о РВЗ... На данном этапе анализа исходных данных по эмпирической функции распределения...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: X. Гипотезы о числовых характеристиках

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

I. Эмпирические распределения случайной величины.. 5
1.1 Построение эмпирической функции распределения, гистограммы и полигона частот. 5 1.2 Предположение о виде закона распределения, о РВЗ. 7 II. Оценки числовых характеристик случа

Построение эмпирической функции распределения, гистограммы и полигона частот
Эмпирической функцией распределения (функцией распределения выборки) называют функцию , определяющую для каждог

Смещенные и несмещенные оценки числовых характеристик
Несмещенной называют статистическую оценку , математическое ожидание которой равно оцениваемому параметр

Проверка выборки на РВЗ по робастному правилу
Когда закон распределения заметно отличается от нормального, применяются робастные правила удаления резко выделяющихся значений. Робастные правила основаны на робастных оценках центра данных.

Построение эмпирической функции распределения, гистограммы и полигона частот
Для построения эмпирической функции распределения случайной величины, гистограммы и полигона частот для заданной выборки объемом

Смещенные и несмещенные оценки числовых характеристик
Несмещенной называют статистическую оценку , математическое ожидание которой равно оцениваемому параметр

Относительные ошибки между смещенными и несмещенными оценками
Относительные ошибки, между смещенными и несмещенными оценками можно вычислить по следующей формуле:

Подходящий закон распределения
1. На рис. 5. изображен график закона распределения для данной выборки. Этот график больше всего похож на кривую нормального закона распределения, которая имеет симметричный холмообразный вид [2, c

Критерий Колмогорова
Идея критерия Колмогорова заключается в сравнении теоретической и эмпирической функций распределения на границах интервалов ЭФР. Прежде чем проверять гипотезу о выбранном законе распределе

Выражения для функции нормального распределения и плотности нормального распределения
В общем виде выражения для функции нормального распределения и плотности нормального распределения выглядят следующим образом:

По исходным данным
Исходными данными будем считать выборку после удаления резко выделяющихся значений, объем которой (см. таблицу

По второй строке исходных данных
Второй строкой исходных данных будем считать вторую строку заданной выборки не отсортированной по возрастанию (см. задание на курсовую работу) без резко выделяющихся значений (таблица 10):

Сравнение доверительных интервалов
Доверительным называют интервал, который покрывает неизвестный параметр с заданной доверительной вероятностью (надежностью). В предыдущих пунктах были найдены доверительные интервалы матем

Доверительные интервалы для функции распределения
Для построения доверительных интервалов для функции распределения будем пользоваться следующей формулой:

Числовые характеристики случайной величины
Характеристики, назначение которых – выразить в сжатой форме наиболее существенные особенности распределения, называются числовыми характеристиками случайной величины. Теоретические числов

Сравнение теоретических числовых характеристик с их оценками
Представим теоретические числовые характеристики и их оценки в виде таблицы 13. Относительные ошибки, между теоретическими числовыми характеристиками и оценками числовых характеристик вычи

IX. Однофакторный дисперсионный анализ
Основная идея дисперсионного анализа состоит в сравнении «факторной дисперсии», порождаемой воздействием фактора, и «остаточной дисперсии», обусловленной случайными причинами. Если различие между э

Проверка выхода на нормальный закон распределения
Необходимо проверить, имеет ли выход нормальный закон распределения. В силу малости дублирования будем делать проверку по критерию

Средние и дисперсии по уровням
Рассчитаем для каждого уровня (см. таблицу 14) среднее значение и дисперсию по формулам: ,

Проверка однородности дисперсий по партиям
Проверим однородность дисперсий по партиям по критерию Бартлетта. Выдвинем гипотезы:

Общая дисперсия, дисперсия фактора, дисперсия помехи
Вычислим общее среднее по выборке, используя следующую формулу: Используем значение

Проверка значимости входного фактора
Для того чтобы проверить значимость входного фактора, выдвинем гипотезу об однородности двух дисперсий и альтернативную ей:

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги