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) |
Решение типовых задач. У предпринимателя имеется 3 магазина
Пример 1. У предпринимателя имеется 3 магазина. В каждом из них он проводит рекламу товара пятью способами и фиксирует доход При уровне значимости проверить гипотезу о значимости фактора рекламы.
Для построения дисперсий необходимо найти выборочные средние по каждому уровню и выборочную среднюю по всему Найдем значение выборочной средней по всему массиву , где р – количество испытаний; q – количество уровней. Результаты расчета групповых средних сведем в приведенную ниже таблицу:
Таким образом, . Вычислим по формуле . Для этого оценим разность квадратов отклонений наблюдаемой величины и выборочной средней по всему массиву:
Таким образом, суммируя числа в последнем столбце таблицы, получаем общую среднюю . Вычислим факторную сумму по формуле , где р – количество испытаний; q – количество уровней. Предварительно найдем значения выборочных средних по каждому уровню по формуле . Получаем . Учитывая полученное ранее значение выборочной средней по всему массиву и выборочные средние по каждому уровню, приведем вычисления для расчета факторной суммы:
Получаем . Таким образом, получаем . Найдем остаточную сумму по формуле . Значения средних по каждому уровню были получены ранее:
Складывая числа в последнем столбце таблицы, получаем . Для контроля расчета остаточной суммы можно использовать основное тождество дисперсионного анализа: . Таким образом, . Выдвигаем гипотезу H 0: групповые средние равны. Конкурирующая гипотеза H 1: групповые средние не равны. Для проверки гипотезы о влиянии фактора на величину рассмотрим случайную величину . Для этого предварительно найдем несмещенные оценки дисперсий по формулам , . Получаем ; . Таким образом, . Сравним полученное значение с табличным значением , где , из табл. П. 6 при уровне значимости . Получаем . Так как , следовательно, утверждать равенство групповых средних нельзя, то есть гипотеза о влиянии фактора Пример 2. Три группы водителей обучались по различным методикам. После окончания срока обучения был произведен тестовый контроль над случайно отобранными водителями из каждой группы. Получены следующие результаты:
При уровне значимости проверить гипотезу об отсутствии влияния различных методик обучения на результаты тестового контроля водителей. Предполагается, что выборки получены из независимых, нормально распределенных совокупностей с одной и той же дисперсией. В нашем случае p = 3, n = 7 + 5 + 3 = 15. Вычисления удобно проводить в такой последовательности. Определяем общее количество ошибок . . Для расчетов сумм квадратов используем формулы ; ; . Предварительно находим несмещенные оценки дисперсий ; . Вычисляем величину . Находим величину при уровне значимости (учитывая, что ) (табл. П. 6). Так как , то гипотеза о равенстве средних отклоняется: исследуемые методики обучения водителей дают значимо различные результаты тестового контроля.
Линейные контрасты Если гипотеза H 0 о равенстве средних отклоняется, то требуется определить, какие именно группы имеют значимое различие средних. Для этих целей используется метод линейных контрастов. Линейный контраст Lk определяется как линейная комбинация: , где – константы, однозначно определяемые из формулировки проверяемых гипотез, причем ; – средние групповые. Оценка равна , а оценка дисперсии равна . Границы доверительного интервала для имеют вид . (2) Пример 3. В условиях примера 1 при двусторонних альтернативных гипотезах проверить гипотезы , , , . В соответствии с проверяемыми гипотезами , , определяем линейные контрасты ; , , ; ; , , ; ; , , ; ; , ; . Найдем границы доверительных интервалов для линейных контрастов , . Предварительно вычислим оценки линейных контрастов и их дисперсий. Выборочные средние , , . Оценка дисперсии . Оценки контрастов и их дисперсий , ; , ; , ; ; . При уровне значимости по табл. П. 6 находим . Чтобы определить доверительные интервалы для линейных контрастов, предварительно вычислим . Таким образом, доверительные границы для контрастов , , по формуле (2) равны соответственно ; ; ; . Так как нулевое значение накрывается доверительными интервалами для и , то гипотезы и принимаются, гипотезы и отклоняются. Таким образом, значимо различны средние первой и третьей группы, а также среднее арифметическое средних для первых двух групп и среднее третьей группы.
Дата добавления: 2014-12-29; Просмотров: 486; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |