Квалиметрия. Варжапетян А.Г. - 152 стр.

UptoLike

Составители: 

152
Значение ошибки второго рода зависит от объема выборки, от сте
пени различия ГС (расстояния между центрами распределений и, на
конец, от мощности критерия М = 1 21 . Следует запомнить, что
односторонний критерий при одинаковых объемах выборки всегда
мощнее двустороннего критерия!
Приведем главные правила оценки мощности критерия:
1. Критерий при заданной разнице между выборками тем мощнее,
чем больше уровень значимости a и объем выборки n.
2. Если различие между средними значениями двух рассматривае
мых выборочных распределений велико (хвосты распределений не
пересекаются, то мощность критерия равна единице.
3. Если между распределениями практически нет различия, то от
клонение верной гипотезы произойдет лишь в a% случаев.
Примечание: Другие сведения по понятиям математической
статистики следует искать в специальной литературе. В Прил.
П3, П4 дан сквозной пример оценки неизвестной функции распреде
ления и неизвестных параметров.
П.3. Определение неизвестной функции распределения
Сущность экспериментальной оценки характеристик качества со
стоит в том, что на основании полученных из опыта ограниченных
исходных статистических данных производится определение факти
ческих законов или возможных значений параметров с заданной точ
ностью и достоверностью. При наличии известных аналитических
связей между различными показателями качества элементов и сис
тем в процессе эксперимента определяют те исходные показатели,
получить которые проще и дешевле.
Так, например, при экспериментальной оценке надежности ра
диолокационного вооружения, являющейся одним из свойств каче
ства, исходными статистическими данными обычно являются част
ные или суммарные реализации времени безотказной работы, време
ни восстановления и число отказов, возникших (и устраненных) за
суммарное время. По этим исходным данным определяются неизвес
тные законы и параметры безотказности, восстанавливаемости, а
также обобщенные показатели надежности с заданной точностью и
достоверностью. Методы решения подобных задач рассмотрим на
примере оценки неизвестных законов и параметров безотказности.
Основной характеристикой случайной величины является распре
деление плотности вероятности. Зная его, можно рассчитать все дру
гие необходимые показатели. Рассмотрим решение задачи экспери
ментального определения неизвестной плотности вероятности F(t)