Компьютерный практикум в пакете Statistica. Баркова Л.Н - 27 стр.

                                        27
отсутствует). В стартовой панели модуля выберите Distribution
Fitting(подбор распределений).
      В поле Continuous Distributions: Normal – Variable: d2 – в поле Plot
Distribution: Frequency Distribution(частоты распределения) –OK –
запишите оценки параметров:
Mean: 14,42, Variance: 102,31. Число групп Number of Categories: 13 – OK.
       В таблице частот нужны столбцы: observed frequency(наблюдаемые
частоты) и expected frequency(ожидаемые частоты), а также столбец
разности – observed expected. Закройте таблицу. Сравните графически
наблюдаемые и ожидаемые частоты: выделите соответствующие столбцы –
Graphs – Custom Graphs – 2D Graphs…- OK.
       В таблице приведено значение статистики χ 2 (Chi-Square): 159.21,
количество степеней свободы df=1.         Приведено значение вероятности
p=P{ χ ≥12}=0.000007.
        2


      Последнее равенство означает, что если гипотеза верна, вероятность
получить значение      X 2 ≥12.000 равна 0.000007. Это слишком малая
вероятность, поэтому отклоняем гипотезу о нормальности.
      Посмотрим гистограмму наблюдений (или гистограмму рассеяния):
Graphs – Stats2D Graphs – Histograms - … -OK. Видим, что в выборке d2
имеется одно аномальное значение: 114.56 (№88). Удалим его и снова
проверим гипотезу. Удаление одного наблюдения, если оно типично, не
может изменить характеристики совокупности из 100 элементов; если же
изменение происходит, следовательно, это наблюдение типичным не
является и должно быть удалено.
      Повторим проверку гипотезы для «цензурированной» выборки и
убедимся в том, что наблюдения не противоречат гипотезе о нормальности.

                     Проверка гипотезы об однородности выборок

         Критерий используют для проверки однородности данных, имеющих
дискретную структуру, т.е., когда в опытах наблюдается некоторый
переменный признак, принимающий конечное число, например,                  m
различных значений.
         Имеется k – серий опытов, состоящих из n1 +n2 +... +nk - наблюдений
над случайной величиной ξ . В каждом опыте некоторый признак
принимает одно из m различных значений.
ν ij - число реализаций i – исхода в j – серии:
      m

      ∑ν
      i =1
             ij
                  =n j ,   j=1,…,k
Требуется проверить гипотезу о том, что все наблюдения проводились над
одной и той же случайной величиной.
     В этом случае статистика принимает вид