Математическая статистика с примерами в Excel. Воскобойников Ю.Е - 56 стр.

UptoLike

113
5.5. Проверка гипотезы о равенстве
математических ожиданий
двух нормальных распределений
Проверка гипотезы о равенстве математических ожиданий
двух генеральных совокупностей имеет важное практическое зна-
чение. Действительно, иногда оказывается, что средний результат
в
x одной серии наблюдений отличается от среднего результата
в
y
другой серии. Возникает вопрос: можно ли это различие объяснить
случайной ошибкой экспериментов или оно неслучайно? Иначе
говоря, можно ли считать, что результаты экспериментов пред-
ставляют собой выборки из двух генеральных совокупностей с
одинаковыми средними. Приведем точную формулировку задачи.
Пусть генеральные совокупности Х и Y распределены по нор-
мальному закону, причем
их средние квадратические отклонения
известны и равны соответственно
X
σ
и
Y
σ
. Требуется по двум
независимым выборкам x
1
,…,x
n
и y
1
,…,y
m
из генеральных совокуп-
ностей Х и Y проверить гипотезу о равенстве генеральных средних,
т.е. основная гипотеза имеет вид:
)()(:
0
YMXMH = . (5.36)
Построим критерий проверки этой гипотезы, основываясь на
следующем соображении: так как приближенное представление о
математическом ожидании дает выборочная средняя, то в основе
проверки гипотезы (5.36) должно лежать сравнение выборочных
средних
вв
YX , . Найдем закон распределения разности )(
вв
YX .
Эта разность является случайной величиной, и если гипотеза
0
H (5.36) верна, то
11
... ...
() ()()0
nm
вв
XXYY
MX Y M MX MY
nm
++ ++
⎛⎞
−= = =
⎜⎟
⎝⎠
.
114
Пользуясь свойствами дисперсии, получим
11
22
22
... ...
()
() () () ()
.
nm
вв
X
Y
XXYY
DX Y D
nm
nD X mD Y D X D Y
nmnmnm
σ
σ
++ ++
⎛⎞
=−=
⎜⎟
⎝⎠
=+=+=+
(5.37)
Так как случайная величина
вв
YX является линейной комбина-
цией независимых нормально распределенных случайных величин
n
XX ,...,
1
,
m
YY ,...,
1
, то
вв
YX распределена по нормальному
закону с параметрами
0
=
a ,
22
2
X
Y
nm
σ
σ
σ
=+. В качестве критерия
выберем пронормированную случайную величину
вв
YX
, т.е.
22
вв
Y
X
Y
K
nm
σ
σ
=
+
. (5.38)
Таким образом, если гипотеза (5.36) верна, случайная величи-
на
K
имеет нормальное распределение
)1,0(N
, т.е.
22
(0,1)
вв
XY
XY
KN
nm
σσ
==
+
. (5.39)
Теперь зададимся уровнем значимости
α
и перейдем к по-
строению критических областей и проверке гипотезы (5.36) для
двух видов альтернативной гипотезы Н
1
. Заметим, что вычисление
критических точек критерия, распределенного по нормальному за-
кону
)1,0(N , подробно рассматривалось в п. 5.2. Поэтому здесь
ограничимся только определением соответствующих критических
областей.
1.
Альтернативная гипотеза имеет вид
1
:() ()
H
MX MY> . (5.40)
В этом случае критическая область есть интервал (x
пр,
α
, +), где
    5.5. Проверка гипотезы о равенстве                                                Пользуясь свойствами дисперсии, получим
         математических ожиданий
         двух нормальных распределений                                                                            ⎛ X + ... + X n Y1 + ... + Ym ⎞
                                                                                               D ( X в − Yв ) = D ⎜ 1             −             ⎟=
                                                                                                                  ⎝      n              m       ⎠
     Проверка гипотезы о равенстве математических ожиданий                                                                                              (5.37)
                                                                                                 nD ( X ) mD (Y ) D ( X ) D (Y ) σ X σ Y2    2
двух генеральных совокупностей имеет важное практическое зна-                                  =           +          =         +       =      +    .
чение. Действительно, иногда оказывается, что средний результат                                     n2          m2         n        m       n     m
 xв одной серии наблюдений отличается от среднего результата y в                      Так как случайная величина X в − Yв является линейной комбина-
другой серии. Возникает вопрос: можно ли это различие объяснить                       цией независимых нормально распределенных случайных величин
случайной ошибкой экспериментов или оно неслучайно? Иначе
                                                                                      X 1 ,..., X n , Y1 ,..., Ym , то X в − Yв распределена по нормальному
говоря, можно ли считать, что результаты экспериментов пред-
ставляют собой выборки из двух генеральных совокупностей с                                                                          σ X2        σ Y2
                                                                                      закону с параметрами a = 0 , σ 2 =                    +
                                                                                                                             . В качестве критерия
одинаковыми средними. Приведем точную формулировку задачи.                                                            n   m
      Пусть генеральные совокупности Х и Y распределены по нор-                       выберем пронормированную случайную величину X в − Yв , т.е.
мальному закону, причем их средние квадратические отклонения
известны и равны соответственно σ X и σ Y . Требуется по двум                                                                     X в − Yв
                                                                                                                    K=                             .    (5.38)
независимым выборкам x1,…,xn и y1,…,ym из генеральных совокуп-                                                                  σ X2        σ Y2
                                                                                                                                        +
ностей Х и Y проверить гипотезу о равенстве генеральных средних,                                                                    n        m
т.е. основная гипотеза имеет вид:
                                                                                          Таким образом, если гипотеза (5.36) верна, случайная величи-
                            H 0 : M ( X ) = M (Y ) .                         (5.36)   на K имеет нормальное распределение N (0,1) , т.е.

    Построим критерий проверки этой гипотезы, основываясь на                                                      X в − Yв
                                                                                                           K=                       = N (0,1) .         (5.39)
следующем соображении: так как приближенное представление о                                                       σ X2       σ Y2
математическом ожидании дает выборочная средняя, то в основе                                                             +
                                                                                                                   n          m
проверки гипотезы (5.36) должно лежать сравнение выборочных
средних X в , Yв . Найдем закон распределения разности ( X в − Yв ) .                     Теперь зададимся уровнем значимости α и перейдем к по-
    Эта разность является случайной величиной, и если гипотеза                        строению критических областей и проверке гипотезы (5.36) для
                                                                                      двух видов альтернативной гипотезы Н1. Заметим, что вычисление
H 0 (5.36) верна, то                                                                  критических точек критерия, распределенного по нормальному за-
                                                                                      кону N (0,1) , подробно рассматривалось в п. 5.2. Поэтому здесь
                       ⎛ X + ... + X n Y1 + ... + Ym ⎞
    M ( X в − Yв ) = M ⎜ 1            −              ⎟ = M ( X ) − M (Y ) = 0 .       ограничимся только определением соответствующих критических
                       ⎝      n              m       ⎠
                                                                                      областей.
                                                                                          1. Альтернативная гипотеза имеет вид
                                                                                                               H1 : M ( X ) > M (Y ) .                  (5.40)

                                                                                      В этом случае критическая область есть интервал (xпр,α, +∞), где
                                       113                                                                                   114