Файл: Гришин В.К. Статистические методы анализа результатов измерений учеб. пособие.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 26.07.2024

Просмотров: 129

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

-QU­

IA его производные. Плотность эмпирического распределения уоает Оыть представлена в виде

где

- плотность нормированного нормального распре­

деления с

аргументом

у

и ё

- выборочные оценки среднего и дисперсии, А

и£ выборочные асимметрия и эксцесс:

Для произвольного распределения асимметрия и эксцесс определяются соотношениями:

Для нормального распределения А и £ равны нулю. Асимметрия бывает положительной или отрицательной,

смотря по тому, в оторону больших или меньших значений спа­ дает более полого кривая плотности. Эксцесо представляет ообой меру "остроты" распределения, которое при положитель­ ном эксцессе является более ожатым (по отношению к нормаль­ ному распределению) или более "размазанным" при отрицательнон эксцессе. Так, для пуаоооновокого распределения К-У/Щ

иЕ = 1/N.

Вдальнейшем мы будем предполагать, что аа исключением особых случаев гипотеза о нормальном законе распределения соблюдается.

ЗА Д А Ч И

 

1.

Подтвер .лть,

что

для распределения Пуассона

....~ >;'.•.".'

и

є

«

1/N.

 

2.

Показать, используя (14.8), что в области больаих

ІІ

улучшенной аппроксимацией распределения Пуассона являет-

оя

функция

 

 

 

 

(N-N)*

««•&''"••;{'•*¥}•.

§ 15. Сравнение дисперсий

Гипотезы о дисперсиях играют в эксперименте исключитель­ ную роль, поскольку только знание параметров рассеяния ре­ зультатов и позволяет судить о надежности измерений.

Раосмотрим неоколько характерных аадач, встречающихся на практика.

Начнем о проверки гипотезы, что генеральная дисперсия не превышает некоторого допустимого вначення. Практически это сводится к "извечному" вопросу о том, при каких усло­ виях мы можем гарантировать достоверность результатов на ниже определенного уровня.

Отметим прежде всего оледуюцее. Пусть мы


раополагаеи определенный набором результатов, на основании

которых находим эмпиричеокое значение дисперсии

б"

(см.

§ 8 ) . Заключение о величине генеральной дисперсии

б

мы

можем сделать, только принимая во внимание случайный харак-

тер эмпирического значения

о .

Оценим предельное допустимое значение генеральной дио-

Персии о

, которое еще

не противоречит опытным данным.

Так как

 

 

f1

где

n

-

объем выборки, то

предельное непротиворечивое

значение

 

б max находитоя

из уравнения

 

 

 

 

 

 

"/пел

 

 

 

 

 

 

 

ИЛИ

 

 

а

=

-2

 

2.

 

 

 

 

 

 

 

С

Є

—Ц-

 

 

 

 

При

Є

=0,05 значения

квантилей

4/тС

, а

также

кваити-

лей

^qes/f

и

А =

 

°'/"^

« необходимые

для

дальней­

ших рассмотрений,

указаны

в таблице ІУ.

 

 

 


 

 

 

 

 

 

Таблица ІУ.

 

4 = Л-7* і

 

!

!

 

г

—!

 

 

2

! 3

4 !

5

6

10 !

2 0 .

30

' ~o,os

19,5

8,5

•5,6

4,4

3,7

2,5

1.8

1,6

 

 

з,о

2,6

2,4

2,2

2,1

1,8

1,6

1.5

1 f ' ' '"

оо

1,0

1.0

• л г

58

22

 

 

13

9,7

7,7

4,7

2,9

 

2.4

 

1,0

 

Пример I . Имеется выборка

с

П =7,

согласно

которое

эмпи­

рическое

среднее квадратичное

отклонение

€> =2,3. Оценим

верхнюю границу суждений о генеральном

Q

, н

е

противореча­

щих

значению

б

 

При

 

Є

«= 0,05

б

=

2,3«/3,7=

4.4.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Обратимся теперь к проблеме проверки гипотез о величине

генеральной

дисперсии.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Предположим,

что

проверяемая

гипотеза

определяет

генераль­

 

 

 

 

 

н і

^ г

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ную дисперсию

как

о

 

= о 0

 

; альтернативная

гипотеза

со ­

стоит

втом,

что

<5* >

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Коли исходная гипотеза верна, то величина

 

 

 

 

 

 

 

 

й!

-

 

2*1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

где

-

оценка

дисперсии,

сделанная

на

основании

эмпири­

ческого материала

с

объемом

П .

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Выбирая уровень

значимости

Є

,

мы определяем

верхнюю

допустимую

границу

случайных колебаний

величины

/Q*

«

превышение

над

которой

ставит

под

сомнение гипотезу

 

6>"б:


 

 

3,

 

, w

-

/ -

^

 

(15.4)

 

Однако,

если

проверка

показывает,

что

^ У б * 4 *

'

»

 

 

 

 

 

 

 

 

 

О

 

 

то это еще не гарантирует,

что

Є

не миет

быть больше,

 

чем <о0

. Последняя

возможность определяется

величиной

 

функции

мощности

критерия

по отношению к альтернативной

 

 

 

2

J

2

 

 

 

 

 

 

 

гипотезе

б

в 6^

> 0 0

 

 

 

 

 

 

 

где Л * т

>

4

(альтернативная

гипотеза

С * »

б ,

означает, ч: )

е

% г г

e ' / J ?

) . Поэтому

вероятность

воа-

 

 

°Y

 

 

 

 

 

 

2

л

ножной ошибки, допускаемой при проверке гипотезы

6

»

б 0

по отношенкго к альтернативной

гипотезе

о

» а ,

= /\

о в

*

равна р ш • / -

ЯГ.

 

 

 

 

 

 

 

 

Отсюда, выбрав

определенные значения

£

и

р

, мы

можем оценить, например, объем выборки, необходимый для раз­

деления гипотез, или минимальное значение

X

, при котором

гипотеза

о «= о 0

будет забраковыватьоч

с

вероятностью

Ж' і -je

 

 

 

Так как

то ато значение равно:


 

 

 

 

У*

 

 

 

(15.7)

 

 

 

 

 

 

 

 

При

£

= jb =0,05

значения

А*

для различных £

указаны

в таблице ІУ.

 

 

 

 

 

Пример 2, На основании

ї ї измерений оценка

генеральши

дисперсии

оказалась равной

в

=5,6. Не подтверждает ли

 

 

 

 

Z

і

 

 

 

этот результат сомнение, что Є

> б 0

=4,7?

_ д

При уровне

значимости

£

=0,05

значе

 

= 1,8.

Эмпирическая величина

° / V r a =1,2 и противоречия о

гипотезой

о

* €?0 нет.

 

 

 

 

 

Если гипотезой альтернативной к проверяемой

является

о

,

то критическая область

при уровне

значимости Ь

определяется соотношением

г

 

 

 

 

а мощность критерия по отношению к яльтернативной гипотезе

Часто

на практике приходится сталкиваться о более

слож­

ной задачей: сравнением двух

дисперсий на основании их эм

лирических

оценок.

 

 

 

 

 

 

 

Допустим,

что в процессе

исследования

генеральных дио-

персий о ,

 

и

2

получены оценки

р ,

и

о 2

,

каждая иа которых базируется

на независимых

выборках о

 

объемами

П1

и

tvt

. Проверим гипотезу

 

«

& t »