Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Сравнение двух дисперсий нормальных генеральных совокупностей




На практике часто требуется сравнить точность измерения различными приборами и методами.

Пусть имеются две нормально распределенные совокупности X и Y. (Если одну и ту же нормально распределенную случайную величину измеряют двумя приборами, то генеральные совокупности измеряемых значений будут разными – X и Y.)

Из этих генеральных совокупностей извлекают выборки объемом n1 и n2 и находят «исправленные» выборочные дисперсии и .

Зададим уровень значимости критерия α.

По данным значениям , и α проверим нулевую гипотезу, состоящую в том, что генеральные дисперсии равны.

Итак, : = (Y).

«Исправленные» дисперсии являются несмещёнными оценками генеральных дисперсий, т. е.

М () = (X), M () = (Y),

Поэтому можно представить нулевую гипотезу таким образом:

: М () = M ()

Проверим равенство математических ожиданий «исправленных» выборочных дисперсий. В качестве критерия проверки нулевой гипотезы примем отношение большей «исправленной» дисперсии к меньшей , т. е. случайную величину: F =

Величина F имеет распределение Фишера-Снедекора со степенями свободы k1 = n1 - 1, k2 = n2 - 1, где n1 – объем выборки для большей «исправленной» дисперсии, n2 – для меньшей.

Предположим, что большая дисперсия относится к измерениям X, а меньшая – к измерениям Y.

Тогда в качестве альтернативной гипотезы можно принять

: D (X) > D (Y).

В этом случае критическую область находят из условия:

P (F > Fкр (α, k1, k2)) = α (правосторонняя область).

Критическую точку находят по таблице распределения Фишера-Снедекора.

Пример: По двум независимым выборкам объемом n1 = 10 и n2 = 15 найдены «исправленные» выборочные дисперсии = =12,5, = 7,3. По уровню значимости α = 0,05 проверить нулевую гипотезу : (X)= (Y).

Решение: Находим Fнабл:

Fнабл = = 1,71.

По таблице Фишера-Снедекора при α = 0,05, k1 = 10 – 1 = 9, k2 = 15 – 1 = 14 находим Fкр = 2,65.

Т.к. Fнабл < Fкр, то нет оснований отвергать нулевую гипотезу.

Заметим, что в тех случаях, когда альтернативная гипотеза может быть представлена в виде (X) ≠ (Y), нужно строить двустороннюю область, и уровень значимости можно увеличить. При этом можно ограничиться нахождением правосторонней области для уровня значимости .

Пример: По двум независимым выборкам, объемы которых n1 = 10 и n2 = 18, извлеченным из нормальных совокупностей X и Y, найдены «исправленные» выборочные дисперсии = 1,23 и . При уровне значимости α = 0,1 проверить нулевую гипотезу о равенстве генеральных дисперсий при альтернативной гипотезе :

(X) ≠ (Y)

Решение: Найдем наблюдаемое значение критерия Фишера-Снедекора:

Fнабл = = 3.

Здесь критическая область двусторонняя, поэтому уровень значимости принимаем = 0,05, число степеней свободы k1 = 9, k2 = 17. По таблице распределения Фишера-Снедекора находим критическую точку Fкр (0,05, 9, 17) = 2,5.

Т.к. Fнабл > Fкр, нулевую гипотезу отвергаем.

Если при этом рассматривать два метода или прибора измерения, то предпочтительнее тот, у которого выборочная дисперсия меньше (в нашем примере – 0,41), т. е. совокупность Y.




Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-12-27; Просмотров: 1471; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.012 сек.