Проверка гипотезы о законе распределения

Постановка задачи проверки гипотезы о законе распределения

На основе предварительного изучения статистического ряда можно высказать некоторые гипотезы о законе распределения. Возникает задача статистической проверки этой гипотезы. Для такой проверки требуется достаточно большой объем выборки. Рассмотрим эту задачу. Предположим, что изучаемая случайная величина X подчиняется предполагаемому закону распределения, и, значит, для него известна функция. распределения y=F(x). Например, по ряду распределения найдены оценки математического ожидания и дисперсии и выдвинуто предположение, что она распределена нормально. Однако между статистическим рядом и законом распределения существуют отклонения, вызванными действием ряда факторов. Требуются выяснить вызваны ли они действием случайных факторов и ими можно пренебречь, или они являются результатом проявления закономерности, которая несовместимо противоречит нашей гипотезе.

Для решения этой задачи разобьем на k непересекающихся интервалов (желательно на 8-10 или больше интервалов), на которых расположены данные статистического ряда. Интервалы не обязательно одинаковой длины, и на каждом интервале желательно иметь 8-10 или больше значений статистического ряда. Подсчитаем число попаданий m_i на каждый интервал I_i по данному интервальному ряду и определим частоты p^*_i=m_i/n, где n - объем выборки. По предполагаемому закону распределения найдем теоретические вероятности p_i попадания на интервалы I_i. Между теоретическими вероятностями и частотами существует несогласованность.

Для оценки разногласий между ними нужно ввести меру U, которая оценивала бы эти разногласия. Простейшей мерой для этой оценки можно взять

Но такая оценка учитывает одинаково все отклонения. Хотя очевидно, что даже одинаковые отклонения на разных интервалах должны сказываться на конечном результате неодинаково. Усложним запись меры

где c_i - коэффициенты, учитывающие “вес” отклонения (c_i>0).

Пирсон предложил в качестве “веса” выбирать величины c_i=n/p_i. При таком учете, чем меньше вероятность, тем с большим “весом” учитывается соответствующее отклонение. Тогда

Чтобы не иметь дела с малыми величинами, которые задают вероятности и частоты, преобразуем выражение к виду

(1)

Величина U, заданная формулой (1), не является суммой независимых величин. На элементы, входящие в нее, наложен обычно ряд ограничений. Например,

(2)

Это условие накладывается всегда. А также ряд других условий. Например, случайная величина X имеет заданное значение математического ожидания, например,

m=M^*X, (3)

дисперсии, например,

DX=D^*X (4)

и т. д. Число наложенных независимых связей вида (2), (3). (4) обозначим буквой r. Тогда величина. равная

s=k-r (5)

называется числом степеней свободы величины U.

Величина U, заданная формулой (1), является случайной величиной. Пирсон показал, что при n®¥, закон распределения U стремится к закону распределения c² с s степенями свободы. Поэтому при достаточно большом n закон распределения U близок к закону распределения c² с s степенями свободы.

Проверка гипотезы о законе распределения проводится следующим образом.

1. Построим интервальный ряд и найдем число попаданий на каждый интервал. По предполагаемому закону распределения найдем теоретические вероятности p_i попадания на интервалы I_i. и найдем величины np_i. Получим ряд из трех строк вида:

Ii	[x0 ; x1]	[x1 ; x2]	...	[xk-1 ; xk]
ni	n1	n2	...	nk
npi	np1	np2	...	npk

2. Вычислим меру отклонения по формуле (1)

3. Подсчитаем число степеней свободы по формуле (5)

4. По таблице закона распределения c² с s степенями свободы и доверительной вероятности b найдем значение c²_кр. Если U<c²_кр, то данные не противоречат гипотезе и ее следует принять. В противном случае отклонить.

Может показаться, что чем меньше значение U, тем лучше согласованность данных с гипотезой. Но очень малое значение U говорит скорее о том, что оно не случайно и получено за счет так называемой подчистки данных.

Пример. Результаты наблюдений представлены интервальным рядом. Статистические оценки равны M^*X=0,168;s^*=1,448. Проверить гипотезу о нормальном распределении наблюдаемой случайной величины.

Ii	[ -4; -3 ]	[ -3; -2 ]	[ -2; -1 ]	[ -1; 0 ]	[ 0; 1 ]	[ 1; 2 ]	[ 2; 3 ]	[ 3; 4 ]
mi
npi	6,2	26,2	71,2	122,2	131,8	90,5	38,2	10,5

Подсчитаем величину

Число степеней свободы равно s=8-3=5

По таблице распределений c² с 5 степенями свободы и доверительной вероятности 0,95 найдем c²_кр=11,1. Следовательно, гипотеза не противоречит данным наблюдений и ее следует принять.

Дата добавления: 2014-01-20