Проверка гипотез
Рассмотрим статистику , которая показывает отклонение значений от
Проверим гипотезы и Значения, вычисленные с использованием соответствующих статистик и должны быть меньше значения . Статистика используется для проверки гипотезы о линейной зависимости, и показывает, насколько величины отклоняются от линии регрессии . Вычисляем
.
Аналогично для гипотезы используем статистику , которая, соответственно, показывает отклонение от квадратной регрессии. Видим
Из того, что и меньше следует, что гипотезы верны.
При сравнении статистик и , оказалось, что , следовательно, гипотеза о том, что зависимость между и близка к линейной, подтвердилась.
При сравнении статистик E1 и Е3, оказалось, что, следовательно, гипотеза о том, что зависимость между и близка к квадратичной, подтвердилась.
При сравнении статистик Е2 и Е3, оказалось, что, следовательно, парабола меньше отклоняется от точек выборки (), чем прямая.
Проверим гипотезу о нормальном распределении признака Х. Для этого будем сравнивать эмпирические (наблюдаемые) и теоретические (вычисленные в предположении нормального распределения) частоты. При уровне значимости б=0,05 требуется проверить нулевую гипотезу : генеральная совокупность распределена нормально.
В качестве критерия проверки нулевой гипотезы примем случайную величину
По таблице критических точек распределения ч2 по заданному уровню значимости б и числу степеней свободы k = s -- 3 ищем критическую точку (б;k)
Если < -- нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу.
Если > -- нулевую гипотезу отвергают.
Для нахождения теоретических частот разделим выборку на s=7 частичных интервалов, как это было сделано для корреляционной таблицы, нормируем случайную величину Х, вычисляем теоретические вероятности Рi попадания Х в интервал ( xi ; xi+1 ) по функции Лапласа и, наконец, найдем теоретические частоты nтеор .
Табл. 3. Вычисление теоретических частот нормального распределения X
nэксп |
Xi |
Xi+1 |
Zi |
Zi+1 |
Фi |
Фi+1 |
Pi |
nтеор |
ч2 |
|
14 |
0,107 |
1,51886 |
-1,6879 |
-1,16855 |
-0,5 |
-0,379 |
0,121 |
12,1 |
0,29835 |
|
15 |
1,51886 |
2,93071 |
-1,16854 |
-0,6492 |
-0,379 |
-0,2422 |
0,1368 |
13,68 |
0,12737 |
|
15 |
2,930714 |
4,34257 |
-0,6492 |
-0,12985 |
-0,2422 |
-0,0517 |
0,1905 |
19,05 |
0,86102 |
|
18 |
4,342571 |
5,75443 |
-0,12985 |
0,389503 |
-0,0517 |
0,1517 |
0,2034 |
20,34 |
0,2692 |
|
10 |
5,754428 |
7,16629 |
0,389503 |
0,908853 |
0,1517 |
0,3186 |
0,1669 |
16,69 |
2,68161 |
|
12 |
7,166286 |
8,57814 |
0,908853 |
1,428203 |
0,3186 |
0,4236 |
0,105 |
10,5 |
0,21429 |
|
16 |
8,578143 |
9,99 |
1,428203 |
1,947552 |
0,4236 |
0,5 |
0,0764 |
7,64 |
9,14785 |
|
100 |
У |
1 |
100 |
13,5997 |
Наблюдаемое значение =13,59969. Критическое значение (0,05;4) = 9,5. Выполняется > , следовательно, необходимо отвергнуть нулевую гипотезу.
- 3.8.2. Распределения Бозе – Эйнштейна и Ферми – Дирака
- Статистика Ферми-Дирака.
- 2.2. Распределение Ферми-Дирака. Применение распределения Ферми-Дирака к электронному газу в металлах. Теоретические сведения
- §3.3. Идеальный газ Ферми - Дирака.
- 24.Распределение Ферми-Дирака.
- Основные уравнения мкт идеального газа . Идеальный газ
- Занятие № 15 Тема: Распределение Ферми–Дирака. Ферми-газ при температуре абсолютного нуля
- 3.5. Применение статистики Ферми-Дирака к электронному газу в металлах
- 16. Идеальный квантовый Ферми-газ. Распределение ферми-Дирака. Вырожденный электронный газ. Поверхность.
- Что такое функция распределения Ферми–Дирака?