Математическая статистика. Компьютерный практикум. Баркова Л.Н - 31 стр.

                                   31

критическую область при n ≥ 20 можно задать в виде { n Dn ≥ λα } , где λα
определяется как K (λα ) ≈ 1 − α .
     Проверить гипотезу о законе распределения случайной величины,
определяющей количество снега (мм.), выпадающего в аэропортах СНГ и
Балтии.
     Введем в таблицу исходных данных выборку из наблюдений
количества снега (в мм.). Проверим сначала гипотезу о нормальном законе
распределения случайной величины.
   Для этого используется критерий Колмогорова-Смирнова.
     Города         Снег_мм      Города          Снег_мм
     Архангельск    210,000      Ереван          64,000
     Мурманск       168,000      Омск            105,000
     Петрозаводск   175,000      Алма-Ата        63,000
     Таллин         92           Ташкент         39,000
     Рига           112          Новосибирск     144,000
     Вильнюс        100,000      Курск           96,000
     Минск          68,000       Н.Новгород      135,000
     Москва         174,000      Красноярск      92,000
     Екатеринбург   141,000      Иркутск         140,000
     Киев           89,000       Чита            136,000
     Кишенев        53,000       Якутск          74,000
     Самара         104,000      Хабаровск       68,000
     Волгоград      143,000      Владивосток     72,000
     Тбилиси        27,000       Магадан         135,000
     Баку           20,000       Душанбе         16,000
      Проверка гипотезы о нормальном законе распределения включает
следующие действия:
   1) вызовем меню Analysis-Frequency Tables;
   2) в открывшемся окне Frequency Tables нажмем на кнопку Variables, в
      результате откроется окно Select the Variables for Analysis;
   3) в списке переменных окна Variables выделим переменную
      SNOW_MM и нажмем кнопку OK;
   4) в секции Test of Normality установим флажок K-S test,mean/std. dv
      known, который задает режим проверки нормального закона по
      критерию Колмогорова-Смирнова;
   5) нажмем кнопку Tests of Normality, получим таблицу с результатами
      проверки гипотезы.
      Так как значение критического уровня значимости большое (p>0.2),
то можно утверждать, что распределение является нормальным.
      Для построения гистограммы в окне Frequency tables отметим
переключатель No of exact intervals и в соответствующее поле введем
количество интервалов – в нашем случае оно равно 6. Далее Histogram и
получим гистограмму частот и график теоретической плотности
нормального распределения.
      Для построения графика на нормальной бумаге в окне Frequency
Tables нажмем кнопку Normal Probability plots.