Excel в математических и статистических расчетах - 98 стр.

         данные не противоречат нормальному закону, и в этом случае
         обычно используют графические методы оценки соответствия.
         При большем числе наблюдений целесообразно совместное ис-
         пользование графических и статистических (например, тест хи-
         квадрат или аналогичные) методов оценки, естественно допол-
         няющих друг друга.
              Использование критерия согласия хи-квадрат. Для примене-
         ния критерия желательно, чтобы объем выборки п ≥ 40, выбороч-
         ные данные были сгруппированы в интервальный ряд с числом
         интервалов не менее 7, а в каждом интервале находилось не ме-
         нее 5 наблюдений (частот).
              Сравниваться должны именно абсолютные частоты, а не от-
         носительные (частости). Критерий хи-квадрат не доказывает
         справедливость нулевой гипотезы (соответствие эмпирического
         распределения нормальному), а лишь может позволить ее отверг-
         нуть с определенной вероятностью (уровнем значимости).
              В MS Excel критерий хи-квадрат реализован в функции
         ХИ2ТЕСТ. Функция ХИ2ТЕСТ вычисляет вероятность совпаде-
         ния наблюдаемых (фактических) значений и теоретических (ги-
         потетических) значений. Если вычисленная вероятность ниже
         уровня значимости (0,05), то нулевая гипотеза отвергается и ут-
         верждается, что наблюдаемые значения не соответствуют нор-
         мальному закону распределения. Если вычисленная вероятность
         близка к 1, то можно говорить о высокой степени соответствия
         экспериментальных данных нормальному закону распределения.
              Функция имеет следующие параметры: ХИ2ТЕСТ (факти-
         ческий_интервал;ожидаемый_интервал). Здесь:
              - фактический_интервал — это интервал данных, которые
         содержат наблюдения, подлежащие сравнению с ожидаемыми
         значениями;
              - ожидаемый_интервал — это интервал данных, который
         содержит теоретические (ожидаемые) значения для соответст-
         вующих наблюдаемых.
         Пример. Проверить соответствие выборочных данных из преды-
         дущего примера.
         (64,57,63,62,58,61,63,60,60,61,65,62,62,60,64,61,59,59,63,61,62,58,5
         8,63,61,59,62,60,60,58,61,60,63,63,58,60,59,60,59,61,62,62,63,57,61,
         58,60,64,60,59,61,64,62, 59, 65) нормальному закону распределе-
         ния.


         98

PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com