Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
институт Вышка.doc
Скачиваний:
12
Добавлен:
24.03.2015
Размер:
442.37 Кб
Скачать

4 Проверка гипотезы о нормальном законе распределения:

4.1 По критерию Пирсона:

D*(X) = 1029;=32,093; n= 1000; = 84,53;=0,05

Н0:X ~ N(84,53; 32,093)

Н1:X ~ N(84,53; 32,093)

= -0,3577+0,4678=0,1101

= -0,1141+0,3577=0,2436

= -0,1844+0,1141=-0,0703

= -0,3969+0,1844=-0,2125

= 0,4793+0,3969=0,8762

= 0,4975+0,4793=0,9768

Вспомогательная таблица для расчёта критерия Пирсона

i- ин- тер вала

Интервал Δ [α÷β]

Эмпириче- ские частоты

Вероятность попадания в i-интервал

Теоретичес- кие частоты

Эмпирическая плотность распределения вероятностей

1

25-50

201

510

0,1101

11,01

35,37

6369,06

0,002

2

50-75

309

0,2436

24,36

0,004

3

75-100

174

-0,0703

-7,03

-4661,71

-0,001

4

100-125

126

-0,2125

-21,25

-1020,35

-0,004

5

125-150

100

0,8762

87,62

1,74

0,017

6

150-175

90

0,9768

97,68

0,60

0,019

1000

1,9239

192,39

=689,34

----

Порядок проверки нулевой гипотезы:

1)=689,34

2)

3) <принимаемН0 ,отвергаемН1

Вывод: С вероятностью 0,95 можно утверждать, что случайная величинаХ имеет нормальный закон распределения с параметрамиN(84,53; 32,093)

Построение нормальной кривой по опытным данным:

1) Определяем значения . В нашем примере ширина интервала= 5 мкм, а объём выборки

n = 1000 . Тогда получим:.

Значения приведены в вспомогательной таблице в последнем столбце.

2) Определяем «»-интервал:

у.е..

3) Нормальная кривая симметрична относительно прямой

у.е.

4) Максимум нормальной кривой находится в точке

4.2 По критерию Колмогорова:

D*(X) = 1029,97(у.е)2;= 32,093 у.е; n= 1000; = 84,53;=0,05

Н0:X ~ N(84,53; 32,093)

Н1:X ~ N(84,53; 32,093)

Группированный статистический ряд, статистическое распределение частот, относительных частот, накопленных частот и частостей.

интер- вала

1

2

3

4

5

6

хi, мкм

25-50

50-75

75-100

100-125

125-150

150-175

ni

201

309

174

126

100

90

Wi

0,201

0,309

0,174

0,126

0,1

0,09

nнак

201

510

684

810

910

1000

Wнак

0,201

0,51

0,684

0,81

0,91

1

Значения эмпирической и теоретической функций распределения.

, мкм

25

50

-75

100

125

150

175

0

2,01

5,1

6,84

8,1

9,1

10

0,312

0,142

0,385

0,684

0,896

0,979

0,997

0,312

1,868

4,715

6,116

7,204

8,121

9,003

Максимальное значение абсолютной величины разности между эмпирической и теоретической функциями распределения:

Порядок проверки нулевой гипотезы:

1)

2)

3) ОтвергаемН0 ,принимаемН1..

Вывод: С вероятностью 0,95 можно утверждать, что случайная величинаХ имеет нормальный закон распределения с параметрамиN(84,53; 32,093)