Квалиметрия. Варжапетян А.Г. - 147 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПб ГУАП | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

147
В задачах квалиметрии чаще всего применяются четыре непре
рывных закона распределения: Муавра – Лапласа – Гаусса (нор
мальное или Nраспределение; Стьюдента (Госсета)(tраспределе
ние); Пирсона – Хельмерта (c
2
– распределение); Фишера (Fрас
пределение). Применимость этих распределений представлена в
табл. П2.3.
Таблица П2.3
Применимость различных распределений
F
еинечанзаНNкьтсомидохСакитситатС f(x)
N
СГвонелчеинасипО
СВили
–
t
хиндерсеиненварС
СВиСГйинечанз
анежохоп,ончиртеммиС N,
тотисиваз n кястидохс, N
ирп n 01=
c
2
йисрепсидеиненварС
СВиСГ
кястидохс,тотисиваЗ N ирп
³n
05
F
еинеледерпО
итсонжелданирп
СГккоробывхынзар
тисиваз,ончиртеммисА
то n кястидохс, N
хяиволсухыньлаицепсирп
Нормальное распределение зависит от математического ожидания
и стандартного отклонения, остальные три от числа степеней свобо
ды (ЧСС), обозначаемой n или r. Число степеней свободы статисти
чески определяется числом независимых (свободных) наблюдений и
равно объему выборки минус число статистик, оцениваемых по дан
ной выборке, тогда
n = n – m, П2.6
где m – число определяемых статистик. Чем меньше n, тем сильнее
отклонение от нормального распределения и хвосты распределений
больше.
При увеличении номера момента число статистик возрастает, так
при определении дисперсии таких статистик одна – среднее значение
n = n–1, при рассмотрении принадлежности двух выборок одной ГС
n = n – 2 и т. д.
В последней графе табл. П2.3 приведены аналитические выраже
ния для статистик.
2
1
2
1
2
x
e
/
x
t
sn
1
2
3
2
2
2
(1)ns1
23
4
2
1
2
2
s
F
s
1

Страницы