Задача по статистике S-2
Количество страниц - 3
Документ Word; TimesNewRoman 14, межстрочный интервал 1.5, формулы Math Type
Результаты исследований числа покупателей в универсаме в зависимости от времени работы приведены в таблице:
Часы работы | 9 - 10 | 10 - 11 | 11 - 12 | 12 - 13 |
Число покупателей | 41 | 82 | 117 | 72 |
Можно ли утверждать при уровне значимости ? = 0,05, что число покупателей подчинено нормальному закону.
Скриншоты решения задачи:
Результаты исследований числа покупателей в универсаме в зависимости от времени работы приведены в таблице:
Можно ли утверждать при уровне значимости ? = 0,05, что число покупателей подчинено нормальному закону.
Решение:
Вычислим среднюю и дисперсию:
Определим выборочную среднюю:
Вычислим дисперсию:
Нулевую гипотезу сформулируем как утверждение, что случайная величина Х имеет нормальное распределение с указанными выше параметрами
Согласно критерию Пирсона, необходимо сравнить теоретические и эмпирические частоты. Определим теоретические частоты.
Если случайная величина Х имеет нормальное распределение, то нормированная случайная величина имеет стандартное нормальное распределение, и для расчета вероятностей можно использовать табличную функцию Лапласа:
Определим границы
Где величина нормированного интервала:
Промежуточные расчеты:
Определим для всех интервалов, кроме первого и последнего, вероятность по формуле
для первого и последнего рассчитываем суммарную остаточную вероятность как разницу между 1 и суммой вероятностей всех остальных интервалов. Затем эту остаточную вероятность мы разделяем поровну на два крайних интервала.
Далее определим теоретические частоты по формуле:
Расчеты внесем в таблицу:
Если нулевая гипотеза справедлива, то эмпирические частоты mi* должны быть близкими к теоретическим частотам mi.
Для оценки расхождения эмпирических и теоретических частот используем статистику
Результаты внесем в таблицу:
- распределение с числом степеней свободы v=q-1-k, где
q – число интервалов, на которые разбит весь диапазон изменения варьирующего признака (в нашем примере q=4),
k – число параметров генерального распределения, оцененных по данным выборки (в нашем примере k=2- по данным выборки оценены два параметра: средняя и среднее квадратическое отклонение ?)
Если ?2набл ? ?2 , то гипотеза Но не отклоняется.
В нашем случае же ?2набл > ?2 , то гипотеза Но отклоняется.