Мегаобучалка Главная | О нас | Обратная связь


Формулировка гипотезы о законе распределения Rayleigh



2019-12-29 184 Обсуждений (0)
Формулировка гипотезы о законе распределения Rayleigh 0.00 из 5.00 0 оценок




 

Пусть f0(x) – известная плотность вероятности распределения Rayleigh и fξ(x) – плотность вероятности генеральной совокупности.

Гипотеза вида

 

{H0 : fξ(x) = f0(x); H1 : fξ(x) ≠ f0(x);}

 

Является двухальтернативной непараметрической сложной гипотезой о законе распределения. Здесь проверяется утверждение о том, что исследуемая выборка извлечена из распределения f0(x)

Для проверки согласия полученных случайных величин теоретическому распределению используется λ-критерий Колмогорова–Смирнова. Критерий Колмогорова–Смирнова применяется с наибольшей эффективностью, когда есть основание предположить, что частоты каждого из порядковых значений будут располагаться не случайным образом, а в соответствии с некоторой предсказуемой схемой.

Процедура, связанная с вычислением тестовой статистики λ, требует накапливания частот по всем порядковым значениям. Затем сравниваются два распределения накопленных частот – теоретическое распределение, имеющее место при справедливой H0, и наблюдаемое распределение. Таким образом, проверяется гипотеза

 

H0 : Fξ(x) = F0(x),

 

против альтернативы


H1 : Fξ(x) ≠ F0(x),

 

где Fξ(x) – функция распределения генеральной совокупности, F0(x) – непрерывная гипотетическая функция распределения.

Для проверки гипотезы используется статистика

 

,

 

где Δ – максимальный модуль отклонения гипотетической функции распределения от эмпирической функции распределения

 

.

 

Если гипотеза H0 верна, то статистика λ имеет распределение, приближающееся при  к распределению Колмогорова–Смирнова. Критерий для проверки гипотезы имеет следующий вид:

 

P(λ > λα) = α,

 

где α – 100α-процентное отклонение распределения Колмогорова–Смирнова. Например, для α = 0,01 критическое значение статистики λα = 1,627.

Для последовательности (выборки) данные сгруппированы для проведения расчетов по критерию согласия Колмогорова–Смирнова.

Г. Стерджес (Herbert Sturges, 1926) предложил правило для определения числа интервалов k при построении гистограммы распределения случайной величины. При этом i-й интервал является биномиальным коэффициентом . Общий объем выборки


,

 

отсюда число интервалов для построения гистограммы с нормальными данными

 

,

 

где n – количество значений случайной величины в исследуемой выборке. Полученное значение округляется до целого числа. Правило Г. Стерджеса справедливо для величин, распределенных по нормальному закону. В общем случае оно может быть использовано без корректировки для n < 200. При использовании десятичного логарифма, соответственно, используется формула

 

.

 

Для построения гистограммы и проверки гипотезы о законе распределения Rayleigh построена таблица 2.

 

Таблица 2 – Исходные данные для построения гистограммы и проверки гипотезы о законе распределения Rayleigh

1 2 3 4 5 6 7
ξi 0-0.448 0.448-0.896 0.896-1.344 1.344-1.792 1.792-2.24 2.24-2.688 2.688-3.14
Fξ 3 11 11 9 6 0 3

 



2019-12-29 184 Обсуждений (0)
Формулировка гипотезы о законе распределения Rayleigh 0.00 из 5.00 0 оценок









Обсуждение в статье: Формулировка гипотезы о законе распределения Rayleigh

Обсуждений еще не было, будьте первым... ↓↓↓

Отправить сообщение

Популярное:
Как построить свою речь (словесное оформление): При подготовке публичного выступления перед оратором возникает вопрос, как лучше словесно оформить свою...
Личность ребенка как объект и субъект в образовательной технологии: В настоящее время в России идет становление новой системы образования, ориентированного на вхождение...
Генезис конфликтологии как науки в древней Греции: Для уяснения предыстории конфликтологии существенное значение имеет обращение к античной...



©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (184)

Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку...

Система поиска информации

Мобильная версия сайта

Удобная навигация

Нет шокирующей рекламы



(0.006 сек.)