Критерий Колмогорова. - раздел Математика, Проверка статистических гипотез Этот Критерий Применяется Для Проверки Простой Гипотезы Н0 ...
Этот критерий применяется для проверки простой гипотезы Н0 о том, что независимые одинаково распределенные случайные величины Х1, Х2, …, Хп имеют заданную непрерыв-ную функцию распределения F(x).
Найдем функцию эмпирического распределения Fn(x) и будем искать границы двусторон-ней критической области, определяемой условием
. (20.3)
А.Н.Колмогоров доказал, что в случае справедливости гипотезы Н0 распределение статистики Dn не зависит от функции F(x), и при
где - (20.4)
- критерий Колмогорова, значения которого можно найти в соответствующих таблицах. Критическое значение критерия λп(α) вычисляется по заданному уровню значимости α как корень уравнения .
Можно показать, что приближенное значение вычисляется по формуле
,
где z – корень уравнения
На практике для вычисления значения статистики Dn используется то, что
, где
а - вариационный ряд, построенный по выборке Х1, Х2, …, Хп.
Можно дать следующее геометрическое истолкование критерия Колмогорова: если изобразить на плоскости Оху графики функций Fn(x), Fn(x) ±λn(α) (рис. 1), то гипотеза Н0 верна, если график функции F(x) не выходит за пределы области, лежащей между графиками функций Fn(x) -λn(α) и Fn(x) +λn(α).
На сайте allrefs.net читайте: "Проверка статистических гипотез"
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:
Критерий Колмогорова.
Что будем делать с полученным материалом:
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Критерий Пирсона.
Достоинством критерия Пирсона является его универсальность: с его помощью можно проверять гипотезы о различных законах распределения.
1. Проверка гипотезы о нормальном расп
Ранговая корреляция.
Пусть объекты генеральной совокупности обладают двумя качественными признаками (то есть признаками, которые невозможно измерить точно, но которые позволяют сравнивать объекты между собой и располаг
Регрессионный анализ.
Рассмотрим выборку двумерной случайной величины (Х, Y) . Примем в качестве оценок условных математических ожиданий компонент их условные средние значения, а именно: условным средним
Однофакторный дисперсионный анализ.
Пусть генеральные совокупности Х1, Х2,…, Хр распределены нормально и имеют одинаковую дисперсию, значение которой неизвестно. Н
Оценка погрешности метода Монте-Карло.
Если поставить задачу определения верхней границы допускаемой ошибки с заданной доверительной вероятностью g, то есть поиска числа d, для которого
Разыгрывание случайных величин.
Определение 24.1. Случайными числами называют возможные значения r непрерывной случайной величины R, распределенной равномерно в интервале (0; 1).
&nb
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Новости и инфо для студентов