N |
xi |
yiэ |
|||||||||
1 |
20 |
12 |
17 |
15 |
14 |
16 |
14,8 |
16 |
1,2 |
1,44 |
4,4 |
2 |
30 |
23 |
21 |
24 |
25 |
23 |
23,2 |
24 |
0,8 |
0,64 |
1,2 |
3 |
40 |
30 |
34 |
31 |
35 |
35 |
33,0 |
32 |
1,0 |
1,0 |
3,6 |
4 |
50 |
38 |
43 |
40 |
39 |
42 |
40,4 |
40 |
0,4 |
0,16 |
8,4 |
5 |
60 |
52 |
47 |
48 |
49 |
40 |
47,2 |
48 |
0,8 |
0,64 |
16,4 |
6 |
70 |
59 |
58 |
55 |
54 |
53 |
55,8 |
56 |
0,2 |
0,4 |
5,4 |
7 |
80 |
62 |
66 |
62 |
61 |
63 |
62,8 |
64 |
1,2 |
1,44 |
4,4 |
5,36 |
44 |
ЛЕКЦИЯ №21 31.05.13
2)Критерий Пирсона
Критерий Фишера обычно применяется для определения адекватности малых выборок. При больших выборках целесообразно применять критерии Пирсона, Романовского и Колмогорова. Критерий Пирсона широко применяется при больших статистических измерениях в соответствии с этим критерием гипотеза о законе распределения подтверждается если соблюдается условие для нормального закона распределения 0,1. Хи – критерий согласия Пирсона q=m-s где эм – количество групп серии большой выборки эс число постоянный коэффициентов уравнений. Количество измерений или частот в каждой группе по данным эксперимента, … по данным теоретической зависимости. Уэ и уi соответственно.
Порядок определения адекватности следующий:
Пусть имеется выборка из n измерений. Статистические измерения следует разбить на m разрядов. В каждом разряде может оказаться определенное количество измерений Уэi. Строится кривая по экспериментальным данным, как правило это гипербола или парабола; Для этой эксперименатлной кривой устанавливаются теоретические частоты утi и далее вычисляется критерий Пирстона хи-квадрат по вышеприведенной формуле. Сравнивается с данными таблицы, в зависимости от числа степеней свободы и выбранным количеством разрядов или частот.
Пример: произведено N=250 измерений, по ним необходимо определить закон распределения и адекватность математической модели. Для этого экспериментальные данные yэi целесообразно разбить на m=7 групп. Результаты измерений необходимо нанести на сетку прямоугольных координат в соответствии с частотами x1 и тд x2 x3 x4 и аппроксимировать их кривой. В качестве аппроксимирующей кривой принимают кривую нормального распределения по которой соответственно устанавливают теоретические частоты.
x1 x2 |
x3 x4 |
X5 x6 |
X7 x8 |
X9 x10 |
X11 x12 |
X13x14 |
|
Уэi |
1 |
23 |
50 |
82 |
58 |
28 |
2 |
Утi |
1 |
27 |
57 |
80 |
57 |
27 |
1 |
3)Критерий Романовского
Он также работает при большой выборке N и определяется соотношением
Кр=0,772<3 таким образом по критерию Пирсона и Романовского гипотеза о принаждежности экспериментальных данных к кривой нормального распределения подтверждается.
4)Критерий Колмогорова
Он также применяется для большой выборки n но в этом случае статистическую кривую частот преобразовывают в статистическую интегральную функцию находят наибольшую разность частот d0 а это d0 определяется и по значениям лямбда по специальным таблицам находят вероятность .
ЛЕКЦИЯ №22
ЛЕКЦИЯ №23
ЛЕКЦИЯ №24
ЛЕКЦИЯ №25
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.