- •Оглавление
- •Список используемых сокращений
- •Введение
- •Понятие и сущность статистических гипотез
- •1.1.Постановка проблемы
- •1.2. Статистический критерий
- •Классификация статистических критериев:
- •1.3. Функция потерь и критерий качества выбора решения
- •2. Проверка простой гипотезы против простой альтернативы
- •2.1. Вероятности правильных и ошибочных решений
- •Критерии принятия решений
- •Байесовское решение
- •Максимум апостериорной вероятности
- •Максимальное правдоподобие
- •Критерий Неймана-Пирсона
- •Минимаксное правило
- •Критерии значимости
- •3.1. Проверка гипотез для нормального распределения
- •3.1.1. Гипотезы о неизвестном среднем при известной дисперсии
- •3.1.2. Гипотезы о неизвестном среднем при неизвестной дисперсии
- •3.1.3. Гипотеза о неизвестной дисперсии
- •3.2. Сравнение средних нормального распределения
- •3.2.1. Проверка гипотез о равенстве средних для двух выборок
- •3.2.1.1. Гипотеза о равенстве средних при неизвестных равных дисперсиях
- •3.2.1.2. Гипотеза о равенстве средних при известных дисперсиях
- •3.2.1.3. Сравнение средних при неизвестных неравных дисперсиях
- •3.2.1.3.1. Критерий Кохрана-Кокса
- •3.2.1.3.2. Критерий Сатервайта
- •3.2.2. Проверка гипотез о равенстве средних для выборок
- •3.2.2.1. Критерий Полсона
- •3.2.2.2. Критерий Шеффе
- •3.3. Сравнение дисперсий нормального распределения
- •3.3.1. Проверка гипотез о равенстве дисперсий для двух выборок
- •3.3.1.1. Критерий Фишера
- •3.3.1.2. Критерий Романовского
- •3.3.2. Проверка гипотез о равенстве дисперсий для выборок
- •3.3.2.1. Критерии Бартлетта
- •3.3.2.2. Критерии Кохрена
- •3.3.2.3. Критерий Самиуддина
- •3.4. Проверка гипотез для экспоненциального распределения
- •3.4.1. Гипотеза о неизвестном параметре экспоненциального распределения
- •4. Общие критерии согласия
- •4.1.Критерии хи-квадрат Пирсона
- •4.2. Критерии хи-квадрат Фишера
- •4.3. Критерий согласия Колмогорова- Смирнова
- •4.4. Критерий Смирнова-Крамера-фон Мизеса
- •4.5. Критерий Андерсона-Дарлинга
- •4.6. Критерий согласим Дарбина
- •5. Частные критерии согласия
- •5.1. Критерии проверки нормальности распределения
- •5.1.1. Сравнительный анализ критериев нормальности
- •5.1.2. Критерий Шапиро-Уилка
- •5.1.3 Критерий
- •5.1.4 Критерий
- •5.1.5 Критерий
- •5.1.6. Критерий нормальности д'Агостино
- •5.1.7. Энтропийный критерий нормальности (критерий Васичека)
- •5.1.8. Критерий Дэвида-Хартли-Пирсона
- •5.2. Критерии проверки экспоненциальности распределения
- •5.2.1. Критерий Фроцини
- •5.2.2. Критерий Бартлетта-Морана
- •5.3. Критерии проверки равномерности распределения
- •5.3.1. Критерий Ченга – Спиринга
- •5.3.2. Критерий Саркади – Косика
- •5.4. Критерии симметрии
- •5.4.1. Критерий симметрии Смирнова
- •5.4.2. Одновыборочный критерий Вилкоксона
- •6. Критерии однородности
- •6.1. Критерий -квадрат
- •6.2. Критерий Колмогорова
- •6.3. Критерий Уилкоксона — Манна — Уитни
- •7. Подбор кривых распределения вероятностей по экспериментальным данным
- •7.1. Кривые Пирсона типа I
- •7.2. Кривые Пирсона типа II
- •7.3. Кривые Пирсона типа III
- •7.4. Кривые Пирсона типа IV
- •7.5. Кривые Пирсона типа V
- •7.6. Кривые Пирсона типа VI
- •7.7. Кривые Пирсона типа VII
- •Список используемой литературы
3.2.2.2. Критерий Шеффе
Среди средних значений, предварительно упорядоченных по величине: , производится сравнений. Например, для производится множественных сравнения
; ; ; .
Если при этом будет превышена критическая разница, то нулевая гипотеза о равенстве средних и отклоняется.
Шеффе предложил использовать в качестве критического значения величину
(72)
где
(73)
(74)
(75)
- -квантиль распределения Фишера с и степенями свободы. Критерий Шеффе является грубым критерием и особенно пригоден тогда, когда имеется подозрение о неравенстве дисперсий между собой.
Пример 11
В условиях предыдущей задачи требуется проверить гипотезу о статистической неразличимости средних значений долговечности в выборках критерием Шеффе при . Решение Имеем ; ; По формуле (39) вычисляем: ; ; ; ; . Тогда исходя из (52): . Учитывая, что , находим . Следовательно, по формуле (72) находим
Максимальная разность: . Так как критерий Шеффе не отклоняет нулевую гипотезу. |
3.3. Сравнение дисперсий нормального распределения
Пусть имеются две независимые выборки: и , имеющие нормальное распределение с параметрами и соответственно. Необходимо проверить гипотезу равенства дисперсий и , опираясь на их выборочные оценки и .
3.3.1. Проверка гипотез о равенстве дисперсий для двух выборок
В [6]рассмотрены критерий Фишера, критерий Романовского [16], критерий отношения размахов, критерий «стьюдентизированного» размаха, критерий Аризоно-Охты [17].
Рассмотрим самый популярный критерий проверки данного класса гипотез -критерий Фишера и наиболее простой - критерий Романовского.
3.3.1.1. Критерий Фишера
Пусть основная гипотеза : , альтернативная же гипотеза может быть трех видов: а) ; б) ; в) . Однако случай в) сводится к случаю б) перестановкой и , поэтому не будет рассматриваться отдельно.
Поскольку средние неизвестны, наилучшими оценками дисперсий (52) являются
и .
Случайные величины и , как следует из теоремы Фишера, не зависят от средних, и если справедлива нулевая гипотеза : , то случайные величины и имеют распределение с и степенями свободы соответственно. Тогда статистика
(76)
не зависит от параметров нормального распределения и имеет распределение Фишера с и степенями свободы. Очевидно, что если дисперсии равны, то отношение их оценок должно быть близким к единице. Поэтому критерий таков: гипотеза отвергается, если или , где . Задача свелась к нахождению констант и . По заданному уровню значимости и числу степеней свободы по таблицам распределения Фишера находят квантиль . Для -квантилей Фишера справедливо соотношение
(77)
Отсюда следует алгоритм проверки гипотезы.
В случае а) делят большую выборочную дисперсию на меньшую:
(78)
Обозначим через объем выборки с меньшей выборочной дисперсией и через - с большей. По таблице для распределения Фишера находим критическую точку с уровнем значимости и числами степеней свободы и . Если , то основная гипотеза принимается, в противном случае отвергается.
В случае б) делят первую выборочную дисперсию на вторую:
По таблице для распределения Фишера находим критическую точку с уровнем значимости и числами степеней свободы и . Если , то основная гипотеза принимается, в противном случае отвергается.
Замечание:Если известны средние распределения и , то
и
и статистика имеет распределение Фишера с и степенями свободы.
Замечание: Критерий Фишера очень чувствителен к отклонениям от нормальности распределений и .Для повышения устойчивости используется корректировка степеней свободы. Вместо и используются
(79)
(80)
где
(81)
(82)
В случае если количество серий результатов наблюдений больше двух, то из всех оценок дисперсий выбирают две - с максимальным и минимальным значениями. Если окажется, что различие между ними незначимо, то тем более незначимо и различие между остальными дисперсиями. Недостатком критерии Фишера в этом случае является то, что информация об остальных сериях, кроме имеющих наибольшую и наименьшую дисперсии, не используется.
Пример 12
Имеются две выборки нормально распределенных случайных величин 2,1; 3,1; 4,8; 6,1; 7,4; 8,5; 10,1; 12,1; 14,0; 15,6; 4,6; 6,1; 8,2; 9,8; 9,9; 10,4; 13,1; 14,5; 16,1; 19,1. Необходимо проверить гипотезу равенства дисперсий против альтернативы при доверительной вероятности . Имеем ; ; Далее . Из таблиц находим
Так как , нулевая гипотеза не отклоняется. Рассмотрим теперь критерий со скорректированными степенями свободы. Имеем ; ;
; ; ;
Окончательно имеем и . Рассчитаем критическое значение:
Так как , нулевая гипотеза не отклоняется и в этом случае. |