ЕГЭ и ОГЭ
Хочу знать
Главная > Математика > Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Научная библиотека

Научная библиотека

избранных естественно-научных изданий

Научная библиотека служит для получения быстрого и удобного доступа к информации естественно-научных изданий, получивших широкое распространение в России и за рубежом. На сайте впервые широкой публике представлены некоторые авторские издания написанные ведущими учеными страны.

Во избежании нарушения авторского права, материал библиотеки доступен по паролю ограниченному кругу студентов и преподавателей вузов. Исключение составляют авторские издания, на которые имеются разрешения публикации в открытой печати.

Математика

Физика

Методы обработки сигналов

Схемотехника

Астрономия

Разное

Научная библиотека

Научная библиотека

избранных естественно-научных изданий

Научная библиотека служит для получения быстрого и удобного доступа к информации естественно-научных изданий, получивших широкое распространение в России и за рубежом. На сайте впервые широкой публике представлены некоторые авторские издания написанные ведущими учеными страны.

Во избежании нарушения авторского права, материал библиотеки доступен по паролю ограниченному кругу студентов и преподавателей вузов. Исключение составляют авторские издания, на которые имеются разрешения публикации в открытой печати.

Математика

Физика

Методы обработки сигналов

Схемотехника

Астрономия

Разное

Макеты страниц

11.2.8. Критерии однородности нормальных совокупностей (одномерный случай).

Строго говоря, описанные ниже критерии (критерий Стьюдента, или -критерий; критерий дисперсионного отклонения, критерий Бартлетта и др.) применимы только к выборкам (9.3), извлеченным из нормальной генеральной совокупности: в этом случае, как легко понять, неотрицательный результат одновременной проверки однородности средних значений (т. е. гипотезы (9.3 б)) и дисперсий (т. е. гипотезы (9.3 в)) достаточен для неотрицательного вывода по поводу гипотезы об однородности самих законов распределения (т. е. гипотезы (9.3 а)). Специальные исследования показали, однако, что -критерий является (особенно при больших объемах выборок ) весьма устойчивым по отношению к отклонениям исследуемых генеральных совокупностей от нормальных. А это значит, что он может применяться и к выборкам из негауссовских генеральных совокупностей с той лишь оговоркой, что истинные значения уровня значимости и мощности критерия в этом случае будут незначительно отличаться от заданных.

В случае двух выборок критерий их принадлежности к общей генеральной совокупности основан на критической статистике

где — средние арифметические наблюдений соответственно первой и второй выборок, a - «сводная» оценка дисперсии по совокупности двух выборок, т. е.

(11.49)

Как известно (см. п. 6.2.2), в условиях справедливости гипотезы однородности (9.3 а) статистика подчинена распределению Стьюдента с степенями свободы.

Поэтому, чтобы проверить гипотезу однородности, надо из таблиц процентных точек -распределения (см., например, [16], табл. 3.2) по заданному уровню значимости критерия а найти -ную точку распределения Стьюдента с степенями свободы. Если окажется, что

(11.51)

то гипотеза об однородности выборок принимается (иотвергается в противном случае).

Замечание 1. «Слишком большое» значение т. е. такое, при котором нарушается неравенство (11.51), может быть следствием как значимого расхождения средних (т. е. невыполнения гипотезы (9.36)), так и значимого расхождения дисперсий (т. е. невыполнения гипотезы (9.3 в)).

Если мы хотим понять, за счет чего обнаружилась неоднородность рассматриваемых выборок, то необходимо дополнительно произвести проверку однородности дисперсий, т. е. гипотезы (9.3 в) с (иногда статистическая проверка однородности дисперсий является единственной, автономной, целью исследования). Статистический критерий однородности двух выборочных дисперсий основан на критической статистике

которая, как известно (см. п. 6.2.3), в условиях справедливости гипотезы (9.3 а) подчинена закону -распределения с числами степеней свободы числителя и знаменателя, равными соответственно Поэтому если окажется, что

(11.52)

то гипотеза об однородности дисперсий не отвергается (и отклоняется в противном случае).

В неравенствах (11.52) обозначает -ную точку -распределения с числами степеней свободы числителя и знаменателя соответственно (находится из таблиц, см., например, табл. 3.5 в [16]), а — заданный уровень значимости критерия.

И наконец, возможна такая ситуация, когда дисперсии и а оказались различными (т. е. оказалось нарушенным хотя бы одно из неравенств (11.52)), а нас все-таки продолжает интересовать вопрос об однородности средних значений, т. е. проверка гипотезы (9.36). В этом случае удается построить приближенный критерий, основанный на критической статистике

в которой определены по формуле (11.50), а

Зависимость критической статистики t от вспомогательного параметра с учтена при вычислении таблиц процентных точек распределения этой случайной величины. Эти процентные точки можно найти, например, в [16, табл. 4.4] (в этих таблицах обозначена как , где

Итак, если оказалось, что

то делается вывод об однородности проверяемых средних.

Замечание 2. Во всех случаях, когда различие средних проверяется лишь в одном каком-то направлении (например, проверяется, «можно ли считать, что среднее значение первой выборки статистически значимо превышает среднее значение второй выборки?»), в качестве уровня процентной точки надо брать не , а .

В случае нескольких выборок (т. е. при см. (9.3)) критерий их принадлежности к общей генеральной совокупности основан на критической статистике

(11.53)

где

т. е. — общее среднее арифметическое, подсчитанное по объединению всех k выборок, а выборочные дисперсии подсчитаны по формуле (11.50).

Можно показать, что если справедлива гипотеза (9.3 а), то статистика (11.53) подчиняется закону -распределения (см. п. 6.2.3) с числами степеней свободы числителя и знаменателя соответственно Поэтому если окажется, что

(11.55)

то гипотеза об однородности выборок (9.3) принимается.

Замечание 3. Как и в случае двух выборок, «слишком большое» значение критической статистики (11.53), т. е. такое, при котором нарушается неравенство (11.55), может быть следствием как значимого расхождения средних (т. е. невыполнения гипотезы (9.36.)), так и значимого расхождения дисперсий (т. е. невыполнения гипотезы (9.3 в.)). Поэтому представляет интерес статистическая проверка однородности ряда (более чем двух) выборочных дисперсий. Эту проверку можно производить, например, с помощью критерия Бартлетта [40, п. 24.9], основанного на критической статистике

в которой определяются формулами соответственно (11.54) и (11.50), а

М. С. Бартлетт показал , что при и в условиях справедливости гипотезы о равенстве дисперсий (см. 9.3 в) статистика К распределена приблизительно как -случайная величина с степенью свободы. Поэтому если оказалось, что то гипотеза об однородности выборочных дисперсий принимается, и отвергается в противном случае.

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление