Математическая статистика и планирование эксперимента. Рыков В.В - 263 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

РГУНиГ им. Губкина | Москва

Составители: 

Рубрика: 

Приложение A. Обработка данных на компьютере
ширине интервалов. Разбиение на неравные интервалы в Maple
не предусмотрено.
> ChiSquareSuitableModelTest(x, Normal(0, 2),
> level=0.1, bins=20);
hypothesis = tr ue, cr iticalvalue = 27 .20357178 ,
distr ibution = ChiSquare(19), pv alue = 0.7012866028,
statistic = 15.33183479
Критерий дает положительный ответ – X ∈ N(0, 2
2
).
Функция ChiSquareSuitableModelT est() предназначена
лишь для проверки простой гипотезы, но, поскольку стати-
стика критерия Пирсона вычисляется одинаково как для про-
стой, так и для сложной гипотезы, то это ограничение легко
обойти. Оценим параметры по выборке, с помощью функции
ChiSquareSuitableModelT est() найдем статистику критерия, а
критическое значение найдем с помощью функции Quantile().
> Mx:=Mean(x); Sx:=StandardDeviation(x);
>
> chi2:=ChiSquareSuitableModelTest(x, Normal(Mx, Sx),
> bins=20, output=statistic);
> q:=Quantile(ChiSquare(17), 0.95);
> if chi2 < q then
> hypothesis=true
> else
> hypothesis=false
> end if;
Mx := 0.3691504402
Sx := 1.869359562
χ2 := 21.89556666
q := 27.58711168
hypothesis = true
263

Страницы