Математическая статистика. Компьютерный практикум. Баркова Л.Н - 32 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВГУ | Воронеж

Составители: 

Рубрика: 

32
Наилучшим ли образом
нормальный закон
соответствует
распределению случайной величины исследуемой совокупности? Внешний
вид гистограммы частот позволяет выдвинуть и другие гипотезы о законе
распределения. Для проверки других гипотез воспользуемся процедурами
пакета в модуле
Nonparametrics/Distribution
. Проверку будем выполнять
по
2
χ
-критерию Пирсона.
В окне
STATISTICA Module Switcher
выберем
Nonparametrics/Distrib –
Switch to. Выберем режим Distribution Fitting.
Откроется список непрерывных законов распределения. Сначала проверим
гипотезу о нормальном законе распределения. Для этого выделим
Normal
-
OK.
В окне
Fitting Continuous Distributions – Variables
и далее в окне
Select
Variables for Analysis
выбрать переменную SNOW_MM –
OK
. Получим
среднее значение
8333.101=
μ
и дисперсия
4536.2409
2
=
σ
.
Далее
Graph
- получим гистограмму частот, показывающую результат
подгонки эмпирического распределения к теоретическому
Результат проверки гипотезы о нормальном законе.
2
χ
=1.217916, ему соответствует критический уровень значимости
0.2697783. Так как он имеет достаточно большое значение (>0.2), то
можно утверждать, что
распределение является
нормальным.
Результаты проверки
гипотез о логнормальном
законе и гамма-
распределении
представлены графиками с
соответствующими
значениями
2
χ
=2.4598, при
значении критического
уровня значимости 0.1168 
                                     32
      Наилучшим ли образом нормальный закон соответствует
распределению случайной величины исследуемой совокупности? Внешний
вид гистограммы частот позволяет выдвинуть и другие гипотезы о законе
распределения. Для проверки других гипотез воспользуемся процедурами
пакета в модуле Nonparametrics/Distribution. Проверку будем выполнять
по χ 2 -критерию Пирсона.
         В    окне    STATISTICA        Module     Switcher         выберем
Nonparametrics/Distrib – Switch to. Выберем режим Distribution Fitting.
Откроется список непрерывных законов распределения. Сначала проверим
гипотезу о нормальном законе распределения. Для этого выделим Normal -
OK. В окне Fitting Continuous Distributions – Variables и далее в окне Select
Variables for Analysis выбрать переменную SNOW_MM – OK. Получим
среднее значение μ = 101.8333 и дисперсия σ 2 = 2409.4536 .
Далее Graph- получим гистограмму частот, показывающую результат
подгонки эмпирического распределения к теоретическому




            Результат проверки гипотезы о нормальном законе.
 χ =1.217916, ему соответствует критический уровень значимости
  2

0.2697783. Так как он имеет достаточно большое значение (>0.2), то
можно утверждать, что
распределение      является
нормальным.
Результаты         проверки
гипотез о логнормальном
законе     и         гамма-
распределении
представлены графиками с
соответствующими
значениями χ 2 =2.4598, при
значении      критического
уровня значимости 0.1168

Страницы