656

Статистическая проверка непараметрических гипотез

Конспект

Социология, социальная работа и статистика

Нулевой непараметрической гипотезой называется гипотеза относительно общего вида функции распределения. К первой группе относятся критерии согласия, с помощью которых проверяются нулевые гипотезы относительно общего вида функции распределения.

Русский

2013-01-06

78 KB

37 чел.

Статистическая проверка непараметрических гипотез.

 Нулевой непараметрической гипотезой называется гипотеза относительно общего вида функции распределения СВ .

 Проверка гипотезы о предполагаемом распределении производится с помощью непараметрических критериев значимости. Принципы построения таких критериев и методика проверки остаются практически теми же, что и при параметрических гипотезах, т.е. проверка непараметрических гипотез производится на основании вычисления некоторой выборочной статистики (критерия), распределение которой получено в предположении истинности нулевой гипотезы и сравнения наблюдаемого значения этой выборочной статистики с критическим значением.

Непараметрические критерии значимости условно можно подразделить на две группы. К первой группе относятся критерии согласия, с помощью которых проверяются нулевые гипотезы относительно общего  вида функции распределения. К другой группе непараметрических критериев относятся критерии, с помощью которых проверяется нулевая гипотеза о принадлежности двух выборок одной и той же генеральной совокупности (две генеральные совокупности имеют одну и ту же функцию распределения).

 П.1. Критерий согласия  Пирсона.

Критерий  Пирсона позволяет производить проверку согласия эмпирической функции распределения с гипотетической функцией , принадлежащей к некоторому множеству  функций определенного вида (нормальных, показательных, биномиальных и т.д.).

Пусть СВ  имеет функцию распределения , принадлежащую некоторому классу функций . Из генеральной совокупности извлечена выборка объема  .

Разобьем весь диапазон полученных результатов на  частичных интервалов равной длины, и пусть в каждом частичном интервале оказалось  измерений, причем . Составим сгруппированный статистический ряд распределения частот:

Интервалы наблюдаемых значений СВ

Частоты

Требуется на основе имеющейся информации проверить нулевую гипотезу о том, что гипотетическая функция распределения значимо представляет данную выборку, т.е. .

 При проверке нулевой гипотезы с помощью критерия согласия  придерживаются следующей последовательности действий:

1) на основании гипотетической функции  вычисляют вероятности попадания СВ  в частичные интервалы  :

;

 

2) умножая полученные вероятности  на объем выборки , получают теоретические частоты  частичных интервалов , т.е. частоты, которые следует ожидать, если нулевая гипотеза справедлива;

3) вычисляют выборочную статистику (критерий) :

    .          (28.1)

 Замечание 1. При проверке гипотезы о нормальном распределении СВ  вероятности попадания СВ  в частичные интервалы   находят по формуле: Ф– Ф, где Ф– функция Лапласа (приложение 2).

Если нулевая гипотеза  верна, то при   распределение выборочной статистики (28.1) независимо от вида функции  стремится к распределению  с   степенями свободы (– число частичных интервалов;  – число параметров гипотетической функции , оцениваемых по данным выборки).

Критерий  сконструирован таким образом, что чем ближе к нулю наблюдаемое значение критерия , тем вероятнее, что нулевая гипотеза справедлива. Поэтому для проверки нулевой гипотезы применяется критерий  с правосторонней критической областью. Следовательно, для того, чтобы проверить нулевую гипотезу, необходимо найти по таблицам квантилей -распределения по заданному уровню значимости  и числу степеней свободы   критическое значение , удовлетворяющее условию . Сравнивая наблюдаемое значение выборочной статистики , вычисленное по формуле (28.1), с критическим значением  , принимаем одно из двух решений:

 1) если набл , то нулевая гипотеза  отвергается в пользу альтернативной , т.е. считается, что гипотетическая функция не согласуется с результатами эксперимента;

2)  если набл  <, то считается, что нет оснований  для отклонения нулевой гипотезы, т.е. гипотетическая функция  согласуется с результатами эксперимента.

 Замечание 2. При применении критерия необходимо, чтобы в каждом частичном интервале было не менее 5 элементов. Если число элементов (частота) меньше 5, то рекомендуется объединять такие частичные интервалы с соседними.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

18221. Урок – основна форма фізичного виховання молодших школярів 308.5 KB
  Змістовий модуль 4 Тема 8. Урок основна форма фізичного виховання молодших школярів. Зміст навчального предмету Фізична культура. 1.1. Аналіз програми Основи здоровя і фізична культура Київ 2001 року програмовий матеріал години на проходження зміст к...
18222. Фізична культура в системі виховання дітей шкільного віку 106.5 KB
  Змістовий модуль 5 Тема 10. Фізична культура в системі виховання дітей шкільного віку. План. Соціальнопедагогічне значення фізичної культури дітей шкільного віку. 1.1. Мета завдання спрямованість фізичного виховання школярів. 1.2. Вікові особливості розвитк...
18223. Форми організації занять фізичними вправами в школі 174 KB
  Змістовий модуль 4 Тема 7. Форми організації занять фізичними вправами в школі. Форми фізичного виховання протягом навчального дня. 1.1. Гімнастика перед заняттями. 1.2. Фізкультурні хвилинки і фізкультурні паузи. 1.3. Години здоровя. 1.4. Спортивна година в групах подо...
18224. Математичні терміни 154.5 KB
  Математичні терміни. Твердження судження думка в якій виділяється певний об'єкт встановлюються його властивості або зв'язки з іншими об'єктами. Ознака думка про властивість об'єктів. Ознака істотна ознака без якої об'єкт існувати не може. Ознака неі...
18225. Поняття інформаційних системи, б/д - визначення, властивості, етапи розвитку, класифікація; інформаційна модель концептуального рівня 94.5 KB
  Поняття інформаційних системи б/д визначення властивості етапи розвитку класифікація; інформаційна модель концептуального рівня. 1.1. Поняття інформаційної системи. При самому загальному підході інформаційну систему ІС можна визначити як сукупність організац
18226. Реляційне числення. Мова Альфа 87.5 KB
  Реляційне числення. Мова Альфа Реляційне числення Кодда є одним із найважливіших наріжних каменів теорії реляційних моделей баз даних. У СУБД що існували до появи реляційного підходу було багато засобів для обробки даних і формулювання запитів. Основою для їх р
18227. Логічне проектування баз даних 106.5 KB
  Логічне проектування баз даних. Функціональна залежність. При логічному проектуванні баз даних вирішуються проблеми відображення обєктів предметної області в абстрактні обєкти моделі даних. Це відображення не повинно бути у протиріччі з семантикою предметної
18228. Накриття множин залежності 112.5 KB
  Накриття множин залежності. Стосовно реляційного відношення R ми можемо розглядати множину функціональних залежностей F які визначені на ньому. У.Армстронг досліджуючи властивості таких функціональних залежностей виділив дві групи: система R система Р. Пізніше бу
18229. Особливості мови QBE в середовищі СУБД Paradox 75 KB
  Особливості мови QBE в середовищі СУБД Paradox Реалізація мови QBE в СУБД Paradox є однією з найближчих по функціональним можливостям та по концептуальній схемі до тієї версії яку запропонував Zloof. Але дрібних відмінностей всетаки багато. Функція Print P задається за допом