Разведывательный анализ данных с использованием модуля Basic Statistics (Основные статистики) и Distribution Fitting (Подгонка распределений) пакета STATISTICA., страница 6

Number of valid cases:145

Observed mean = 391,206897, Observed variance = 92267,484674

Distribution: Gamma

Parameters: Scale parameter = 257,7134, Shape parameter = 1,517992

Выдвинутая гипотеза для параметра «Выпуск в мес. шт.»  о равенстве Гамма-распределению принимается  свероятностью  Р = 0,552

4.2. Проверка гипотезы о нормальном распределении для параметра «Себестоимость единицы продукции, руб.»

Number of valid cases:145

Observed mean = 24,710966, Observed variance = 556,923803

Distribution: Normal

Parameters: Mean = 24,71097, Variance = 556,9238

Number of valid cases:145

Observed mean = 24,710966, Observed variance = 556,923803

Distribution: Normal

Parameters: Mean = 24,71097, Variance = 556,9238

Мы видим, что вероятность функции распределения (р) = 0,0000 (бесконечно малое), таким образом, можно сделать вывод, что выдвинутая нами гипотеза о нормальном распределении – отвергается. Если посмотреть на график функции распределения по параметру «Себестоимость единицы продукции, руб.», то можно наглядно убедиться в опровержении гипотезы о нормальности.

§  Подгонка вида распределения

4.2.1. Гипотеза о прямоугольном виде распределения

Number of valid cases:145

Observed mean = 24,710966, Observed variance = 556,923803

Distribution: Rectangular

Parameters: Min. range Parameter = ,9000000, Max. range Parameter = 74,00000

Выдвинутая гипотеза о прямоугольном виде распределения отвергается, т.к. вероятность

Р = 0,00000

4.2.2.  Гипотеза об экспоненциальном виде распределения

Number of valid cases:145

Observed mean = 24,710966, Observed variance = 556,923803

Distribution: Exponential

Parameters: Lambda = ,4047E-1

Выдвинутая гипотеза об экспоненциальном  виде распределения для параметра «Себестоимость ед. изделия, руб.» отвергается, т.к. вероятность Р = 0,0000

4.2.3.  Гипотеза о Гамма-распределении

Number of valid cases:145

Observed mean = 24,710966, Observed variance = 556,923803

Distribution: Gamma

Parameters: Scale parameter = 34,72427, Shape parameter = ,7116338

Выдвинутая гипотеза о Гамма- распределении для параметра «Себестоимость ед. изделия, руб.» отвергается, т.к. вероятность Р = 0,0000

4.2.4. Гипотеза о логарифмическом виде распределения

Number of valid cases:145

Observed mean = 24,710966, Observed variance = 556,923803

Distribution: Log-normal

Parameters: Mean = 2,360030, Variance = 2,260969

Выдвинутая гипотеза о логарифмическом виде распределения для параметра «Себестоимость ед. изделия, руб.» отвергается, с  вероятностью Р = 0,0000

4.2.5. Гипотеза о Хи-квадрат распределении

Number of valid cases:145

Observed mean = 24,710966, Observed variance = 556,923803

Distribution: Chi-Square

Parameters: Degrees of freedom = 24,71097

Выдвинутая гипотеза о Хи-квадрат распределении для параметра «Себестоимость ед. изделия, руб.» отвергается, с вероятностью Р = 0,0000

Для параметра «Себестоимость ед. изделия, руб.» подходящий вид распределения не был подобран.

4.3. Проверка гипотезы о нормальном распределении для параметра «Цена реализации ед., руб.»

Number of valid cases:145

Observed mean = 50,014483, Observed variance = 2366,652080

Distribution: Normal

Parameters: Mean = 50,01448, Variance = 2366,652

Number of valid cases:145

Observed mean = 50,014483, Observed variance = 2366,652080

Distribution: Normal

Parameters: Mean = 50,01448, Variance = 2366,652

Мы видим, что вероятность функции распределения (р) = 0,0000 (бесконечно малое), таким образом, можно сделать вывод, что выдвинутая нами гипотеза о нормальном распределении для параметра «Цена реализации, руб.»– отвергается. Если посмотреть на график функции распределения, можно наглядно убедиться в опровержении гипотезы о нормальности.