Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Shpory_TViMS_2010.doc
Скачиваний:
24
Добавлен:
20.09.2019
Размер:
1.76 Mб
Скачать

38. Сравнение дисперсий двух нормальных выборок.

Рассмотрим несколько критериев однородности. Пусть имеется 2 выборки X и Y объемами n1 и n2 и пусть ставится задача сравнить их функции распределения.H0:F1(x)=F2(x)

Такого рода задания часто называют выявлением отклика на воздействия. Например, Наиболее хорошо разработанными являются методы выявления однородности для нормально распределенных выборок. Если выборки распределены нормально, то выявление однородности сводится к сравнению параметров а иσ. Эти методы называются параметрическими. Если о распределении изучаемых выборок ничего нельзя сказать, то применяются непараметрические методы, где не учитываются исходные количественные данные, а только уравнение <,>.

Пусть выборки X и Y распределены нормально с параметрами а1и σ1 ; а2 σ2соответсвенно.X~N(а1 1), Y~N(а2 2).

Гипотеза H0 будет справедлива, если будут равны параметры а1= а2; σ12

Сравним сначала дисперсии этих выборок H0: σ2122

Несмещенной и состоятельной оценкой дисперсии является исправленная выборочная дисперсия.

Следующая гипотеза H0: S21=S22

Сравнение дисперсий всегда осуществляется путем вычисления их отношения. Можно показать, что при H0 эта случайная величина имеет распределение Фишера с k1 и k2 числом степеней свободы.

F= ~F(k1,k2) Причем k1=n1-1, k2=n2-1, S21>S22

Пусть H1: S21>S22, т.е. правосторонняя критическая область. Fk(Kкр)=1-α

Проверка H0 осуществляется следующим образом:

Вычисляется наблюдаемое значение критерия,

Выбирается уровень значимости αи по таблице критических точек распределения Фишера находят Fкр(α,k1,k2)

Если Fнабл> Fкр , то H0 отвергаем и принимаем конкурирующую.

2. Пусть H1: S21 S22 -. двусторонняя критическая область.

В этом случае поступают аналогично, только Fкр(α/2,k1,k2)

39.Сравнение средних двух нормальных выборок.

Критерий Стьюдента.Пусть имеется 2 выборки с объемами n1 и n2, распределенные по нормальному закону. X~N(а1, 1), Y~N(а2, 2).

Проверим гипотезу H0 о равенстве матожиданий.H0:a1=a2; H0:a1 a2. Несмещенной состоятельной оценкой матожидания является выборочная средняя. H0:

Поэтому H0 можно сформулировать, что средние равны.

Средние сравниваются путем вычисления их разности и построения случайных величин T= , ) – ошибка разности средних.

В данной задаче можно представить 4 случая:1. и известны.2. и известны.3. и неизвестны.4. и неизвестны.

  1. T= ,

В этом случае случайная величина T имеет стандартное нормальное распределение.T~N(0,1)

  1. T= ~N(0,1)

Тогда проверка H0 осуществляется следующим образом: вычисляются наблюдаемое значение критерия, по таблице нормального распределения находят Zкр( ). Если |Tнабл|> Zкр( ), то H0 отвергаем и принимаем конкуренцию, следовательно средние значения в группах различаются равномерно (есть отклик на воздействие).

  1. Если неизвестно, то вместо них нужно подставить оценки

=

Наблюдаемое значение критерия T= .

В этом случае случайная величина T имеет распределение Стьюдента с (n1+n2-2) числом степеней свободы. Tn~T(n1+n2-2). Проверка гипотезы осуществляется с использованием таблиц распределения Стьюдента по выбранному уровню значимости и числу степеней свободы (n1+n2-2). T кр( , n1+n2-2). Если |Tн|>|Tкр|, то H0 отвергаем и принимает конкурирующую гипотезу, следовательно средние в группах различаются достоверно.Замечание 1. Критерий Стьюдента применяется, когда n>30.Замечание 2. Критерий Стьюдента является устойчивым к нарушению нормального распределения изучаемых выборок. В этом случае необходимо только иметь запас уровня значимости.Если бы мы могли отвергнуть H0 при =0.001, то можно согласиться со след выводами (есть отклик на воздействие).4.В этом случае наблюдаемое значение критерия вычисляется по той же ф-ле, что и в п 3, однако точное распределение этой случ вел-ны указать нельзя. Можно лишь сказать, что при n1, n2 эта случ вел-на будет стремиться к распр-ию Стьюдента с числом степеней свободы

K= ( )2/ -

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]