Розділ «НАУКОВО-ПІЗНАВАЛЬНІ ТЕМИ»

Ви є тут

Статистика

4) при попаданні значення ґ у критичну область нульова гіпотеза відхиляється; при попаданні X у область допустимих (додаткових) значень - гіпотеза не відхиляється.


§ 1.3. Перевірка статистичних гіпотез відносно середніх


Серед статистичних характеристик, відносно яких може висуватися і оцінюватися гіпотеза, найважливішим параметром є середня величина. Це зумовлює її роль як основної узагальнюючої характеристики статистичної сукупності.

Задачі, пов'язані з оцінкою гіпотез про середні величини, поділяються на дві групи: 1) дисперсія вихідної (генеральної) сукупності відома; 2) дисперсія вихідної сукупності невідома. При невідомій величині дисперсії її заміняють дисперсією вибіркових даних (о-2).

Гіпотези відносно середніх перевіряються відповідно до логічних принципів у викладеній вище послідовності.

Приклад 1 (дисперсія відома). При вибірковому обстеженні 25 голів молодняка великої рогатої худоби встановлено, що середньодобовий приріст ваги однієї голови становить 888 г (~). Припустивши, що дані приросту розподіляються нормально з а = 30г, перевірити на рівні значимості а = 0,05 нульову гіпотезу Н0: хн = 900 г проти конкуруючої гіпотези Н : хт ф 900 г.

Рішення. Оскільки середньоквадратичне відхилення відомо, знаходимо

спостережене значення вибіркової характеристики - розрахункове (Хр):

ґ х - ~Н0 Г888 - 900 г- 2

Оскільки конкуруюча гіпотеза Н : ~н1 ф 900 г, вибираємо двосторонню критичну область з границями, які обчислюються із умови ї (ї) = 1-а = 0,95.

За стандартною таблицею значень функції Лапласса (додаток 5). знаходимо, що рівню ймовірності Р= 0,95 відповідає табличне |ї|=1,96.

Оскільки |їР| > їт (|2| >1,96), нульова гіпотеза (Н0) відхиляється, тобто вона протирічить вибірковим даним. Робимо висновок, що середньодобовий приріст ваги однієї голови молодняка тварин суттєво відрізняється від показника 900 г.

Приклад 2 (дисперсія невідома). При вибірковому обстеженні 10 голів молодняка тварин встановлений добовий приріст відповідно 850, 900, 910, 970, 825, 815, 827, 833, 912, 928 г.

Припустивши, що дані добових приростів ваги розподіляються нормально, необхідно перевірити на рівні значимості а = 0,05 нульову гіпотезу Н0 : ~н0 = 850 г при конкуруючій гіпотезі Н: ~н1= 870 г.

Рішення. Визначаємо вибіркову середню арифметичну~ і дисперсію

а1.

~ 850 + 900 + 910 + 970 + 825 + 815 + 827 + 833 + 912 + 928 опп

х =-=877 г.

10

Розраховуємо дисперсію, побудувавши допоміжну таблицю 97 .

Сторінки


В нашій електронній бібліотеці ви можете безкоштовно і без реєстрації прочитати «Статистика» автора Опря А.Т. на телефоні, Android, iPhone, iPads. Зараз ви знаходитесь в розділі „НАУКОВО-ПІЗНАВАЛЬНІ ТЕМИ“ на сторінці 3. Приємного читання.

Зміст

  • Вступ

  • МОДУЛЬ 1

  • ТЕМА 1. МЕТОДОЛОГІЧНІ ЗАСАДИ СТАТИСТИКИ

  • § 1.4. Метод статистики

  • ТЕМА 2. СТАТИСТИЧНЕ СПОСТЕРЕЖЕННЯ

  • ТЕМА 3. ЗВЕДЕННЯ І ГРУПУВАННЯ СТАТИСТИЧНИХ ДАНИХ

  • МОДУЛЬ 2

  • ТЕМА 4. УЗАГАЛЬНЮЮЧІ СТАТИСТИЧНІ ПОКАЗНИКИ

  • ТЕМА 5. АНАЛІЗ РЯДІВ РОЗПОДІЛУ

  • § 5.4. Моменти статистичного розподілу

  • § 5.5. Характеристика асиметрії і ексцесу

  • ТЕМА 6. АНАЛІЗ ПОДІБНОСТІ РОЗПОДІЛІВ

  • МОДУЛЬ 3

  • ТЕМА 7. СТАТИСТИЧНІ МЕТОДИ ВИМІРЮВАННЯ ВЗАЄМОЗВ'ЯЗКІВ

  • § 7.2. Кореляційно-регресійний аналіз

  • МОДУЛЬ 4

  • ТЕМА 8. АНАЛІЗ ІНТЕНСИВНОСТІ ДИНАМІКИ

  • ТЕМА 9. АНАЛІЗ ТЕНДЕНЦІЙ РОЗВИТКУ ТА КОЛИВАНЬ

  • ТЕМА 10. ІНДЕКСНИЙ МЕТОД

  • МОДУЛЬ 5

  • ТЕМА 11. ВИБІРКОВИЙ МЕТОД

  • ТЕМА 12. ПОДАННЯ СТАТИСТИЧНИХ ДАНИХ: ТАБЛИЦІ, ГРАФІКИ, КАРТИ

  • ПРОГРАМОВАНИЙ КОНТРОЛЬ ЗНАНЬ

  • МОДУЛЬ І

  • МОДУЛЬ 2

  • МОДУЛЬ 3

  • МОДУЛЬ 4

  • МОДУЛЬ 5

  • НАУКОВО-ПІЗНАВАЛЬНІ ТЕМИ
  • ТЕМА 2. МЕТОДИ БАГАТОМІРНОГО СТАТИСТИЧНОГО АНАЛІЗУ

  • Програмований контроль знань до науково-пізнавальних тем

  • Запит на курсову/дипломну

    Шукаєте де можна замовити написання дипломної/курсової роботи? Зробіть запит та ми оцінимо вартість і строки виконання роботи.

    Введіть ваш номер телефону для зв'язку, в форматі 0505554433
    Введіть тут тему своєї роботи