Проверка гипотезы о равенстве дисперсий.


раздел: Проверка гипотезы о математическом ожидании
 
 
 
   
   
 
Гипотезы о дисперсии играют очень важную роль в экономико–
математическом моделировании, так как величина рассеяния
экспериментальных выборочных данных относительно рассчитанных
теоретических значений соответствующих параметров,
характеризующаяся дисперсией, дает возможность судить о пригодности
(адекватности) теории или модели, на основании которой строится теория.
Пусть нормально распределенная случайная величина Проверка гипотезы о равенстве дисперсий. определена
на некотором множестве, образующем генеральную совокупность, а
нормально распределенная случайная величина Проверка гипотезы о равенстве дисперсий. определена на другом
множестве, которое тоже составляет генеральную совокупность. Из обеих
совокупностей делаются выборки: из первой – объема Проверка гипотезы о равенстве дисперсий.1, а из второй –
объема Проверка гипотезы о равенстве дисперсий.2 (отметим, что объем выборки не всегда можно определить
заранее, как например в случае, если он равен количеству рыб, попавших в
сеть). По каждой выборке рассчитывается исправленная выборочная
дисперсия: s12 для выборки из первой совокупности и s22 для выборки из
второй совокупности.
Поставим задачу: с помощью выборочных данных проверить
статистическую гипотезу Проверка гипотезы о равенстве дисперсий.. В качестве конкурирующей
гипотезы будем рассматривать идею, заключающуюся в том, что
дисперсия той совокупности, для которой исправленная выборочная
дисперсия оказалась наибольшей, больше дисперсии другой совокупности.
Критерий берется в следующем виде:

Проверка гипотезы о равенстве дисперсий..


Здесь S**– наибольшая из двух оценок s12 и s22, а S*– наименьшая из тех
же двух оценок.
Критерий F распределен по закону Фишера с k1 и k2 степенями
свободы. Здесь

Проверка гипотезы о равенстве дисперсий.


В этой задаче естественно рассматривать правостороннюю
критическую область, так как достаточно большие выборочные значения
критерия F свидетельствуют в пользу конкурирующей гипотезы.
При заданном уровне значимости q (обычно q =0,05 или q =0,01)
критическое значение Fкр определяется из таблицы распределения
Фишера. В случае F > Fкр гипотеза H0 отвергается, а в случае F < Fкр
принимается.
Пусть два множества некоторых объектов, обладающих
количественным признаком, подвергнуты выборочному контролю.
Значения количественного признака есть распределенные по нормальному
закону случайные величины, которые мы обозначим Проверка гипотезы о равенстве дисперсий.1 и Проверка гипотезы о равенстве дисперсий.2,
соответственно, для первого и для второго множеств. Из первого
множества сделана выборка объема n1=21 и подсчитана исправленная
выборочная дисперсия, оказавшаяся равной 0,75. Из второго множества
сделана выборка объема n2=11. Эта выборка дала значение исправленной
выборочной дисперсии, равное 0,25. Выдвигаем гипотезу H0: Проверка гипотезы о равенстве дисперсий.1=Проверка гипотезы о равенстве дисперсий.2.
Конкурирующая гипотеза H1 заключается в том, что Проверка гипотезы о равенстве дисперсий.1>Проверка гипотезы о равенстве дисперсий.2. В данном
случае выборочное значение FB критерия Фишера равно 3. При выбранном
уровне значимости q = 0,05 по числам степеней свободы k1=20, k2=10
находим по таблице распределения Фишера Fкр=2,77. Так как FB > Fкр,
гипотеза о равенстве дисперсий должна быть отвергнута.
 
 Проверка гипотезы о равенстве дисперсий.  
   
 
 
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь. Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.
 
   
 
   
   
   
     Распечатать
 
 
 
 
Меню
 
Содержание
Комбинаторные формулы
Определение вероятности
Формула полной вероятности
Асимптотические формулы
Дискретные величины
Закон распределения
Непрерывные величины
Правило 3-х (трех “сигм”)
Коэффициент корреляции
Распределение X2
Математическая статистика
Интервальные оценки
Проверка гипотез
Математическое ожидание

 
Авторизация
 
 
Панель управления
логин :  
пароль :  
   
   
Регистрация
Напомнить пароль?


 
 
 
 
 
   
Лекции по теории вероятности и математической статистике.
Предназначены студентам для ознакомления.
Копирование информации запрещено.