Главная > Основы моделирования и первичная обработка данных
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

11.2.2. Критерий однородности «хи квадрат»

Если данные сгруппированы, а это довольно часто имеет место на практике, для проверки однородности можно использовать критерий типа

Пусть имеется k 2 выборок объемом и данные каждой выборки сгруппированы в групп (интервалов). Количество элементов выборки, попавших в группу, будем обозначать через Статистикой критерия является величина [48]:

где

В частном случае статистику (11.22) можно записать

где — соответственно количество элементов первой и второй выборок, лопавших в группу. В случае нулевой гипотезы величина (11.23) имеет распределение степенями свободы.

Пример 11.3. Применим критерий для данных примера 11.2. Величины, необходимые для вычисления значения критической статистики, приведены в двух последних столбцах табл. 11.7.

Таблица 11.7

Определим значение статистики критерия:

Пользуясь таблицами процентных точек распределения степенями свободы, имеем . Следовательно, гипотезу о равенстве можно отвергнуть при размере критерия

Пример 11.4. В табл. 11.8 приведено распределение доходов по Шведской переписи 1930 г. ([48, табл. 30.6.2]).

Таблица 11.8

Если сравнить распределение доходов у возрастных групп 40—50 лет и 50—60 лет всех промышленных рабочих, то с 5 степенями свободы, что обнаруживает очень высокую степень различия между распределениями. Однако для более однородной группы заводских мастеров сравнение распределений доходов у двух возрастных групп дает так что последние две выборки можно считать однородными.

1
Оглавление
email@scask.ru