Проверка статистических гипотез
2.4.1. В таблице даны результаты
наблюдений над случайной величиной
:
| 0,3
| 0,5
| 0,7
| 0,9
| 1,1
| 1,3
| 1,5
| 1,7
| 1,9
| 2,1
| 2,3
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Проверить, используя критерий
Пирсона, согласуются ли эти данные с гипотезой о нормальном
распределении генеральной совокупности. Уровень значимости принять равным
.
2.4.2. Используя критерий
при уровне значимости
проверить, согласуется ли следующая выборка, представленная в виде статистического ряда, с гипотезой о нормальном распределении генеральной совокупности.
2.4.3. Используя критерий
, проверить при уровне значимости
, согласуются ли с гипотезой о нормальном распределении генеральной совокупности следующие данные, представленные в виде интервального статистического ряда:
Номер интервала k
| Границы интервала
| Частота интервала
|
| 3 – 8
8 – 13
13 – 18
18 – 23
23 – 28
28 – 33
33 – 38
|
|
2.4.4. В итоге регистрации времени прихода 800 посетителей выставки (в качестве начала отсчета времени принят момент открытия работы выставки) получены данные представленные в следующей таблице:
|
|
|
|
0 – 1
|
| 4 – 5
|
|
1 – 2
|
| 5 – 6
|
|
2 – 3
|
| 6 – 7
|
|
3 – 4
|
| 7 – 8
|
|
где
- интервалы времени;
- частоты интервалов, т.е. количество посетителей, пришедших в течение соответствующего интервала. Требуется при уровне значимости
проверить гипотезу о том, что время прихода посетителей выставки распределено по показательному закону с параметром
.
2.4.5. Испытания 200 элементов на продолжительность работы дали результаты, приведенные в следующей таблице:
|
|
|
|
0 – 5
|
| 15 – 20
|
|
5 – 10
|
| 20 – 25
|
|
10 – 15
|
| 25 – 30
|
|
где
- интервалы времени в часах;
- частоты интервалов, т.е. количество элементов, проработавших время в пределах соответствующего интервала. Требуется, используя критерий
при уровне значимости
проверить гипотезу о том, что время работы элементов распределено по показательному закону с плотностью вероятностей
.
2.4.6. В опытах наблюдалась неотрицательная непрерывная случайная величина
. Ее значения (упорядоченные по величине и округленные до двух знаков) для
опытов оказались равными: (0,01; 0,01; 0,04; 0,17; 0,18; 0,22; 0,22; 0,25; 0,25; 0,29; 0,42; 0,46; 0,47; 0,56; 0,59; 0,67; 0,68; 0,70; 0,72; 0,76; 0,78; 0,83; 0,85; 0,87; 0,93; 1,00; 1,01; 1,01; 1,02; 1,03; 1,05; 1,32; 1,34; 1,37; 1,47; 1,50; 1,52; 1,54; 1,59; 1,71; 1,90; 2,10; 2,35; 2,46; 2,46; 2,50; 3,73; 4,07; 5, 55; 6,03).
Проверить на основании этих данных гипотезу
, применяя критерий
и используя группировку с четырьмя равновероятными интервалами (уровень значимости принять равным
).
2.4.7. Наблюдались показания 500 наугад выбранных часов, выставленных в витринах часовщиков. Пусть
- номер промежутка от
-го часа до
-го,
, а
- число часов, показания которых принадлежали
-му промежутку. Результаты наблюдений оказались следующими:
Согласуются ли эти данные с гипотезой о том, что показания часов равномерно распределены на интервале
при уровне значимости
?
2.4.8. В течение 10 часов регистрировали прибытие автомашин к бензоколонке и получили данные представленные в таблице.
|
|
|
|
8 – 9
|
| 13 – 14
|
|
9 – 10
|
| 14 – 15
|
|
10 – 11
|
| 15 – 16
|
|
11 – 12
|
| 16 – 17
|
|
12 – 13
|
| 17 – 18
|
|
Требуется при уровне значимости
проверить гипотезу о том, что время прибытия автомашин распределено равномерно.
2.4.9. Четыре монеты подбрасывались одновременно 100 раз, причем каждый раз отмечалось число выпавших «гербов». Ниже приведены частоты
случаев, когда число выпавших «гербов» было равно
:
Пользуясь критерием
, проверить согласие этих данных с гипотезой о биномиальном распределении числа выпавших «гербов», если вероятность выпадения «герба» при бросании каждой из монет равна 0,5. Уровень значимости принять равным
.
2.4.10. Из 2020 семей, имеющих двух детей, в 527 семьях по два мальчика и в 476 – по две девочки (в остальных 1017 семьях дети разного пола). Можно ли с уровнем значимости
считать, что количество мальчиков в семье с двумя детьми – биномиальная случайная величина?
2.4.11. Выборка представляет собой целочисленный случайный вектор
(47, 46, 49, 53, 50). Можно ли с уровнем значимости
считать распределение наблюдавшейся случайной величины пуассоновским?
2.4.12. При
4040 бросаниях монеты было получено
2048 выпадений «герба» и
1992 выпадений «решки». Проверить, используя критерий
, совместимы ли эти данные с гипотезой о том, что монета была симметричной.
2.4.13. При
независимых испытаниях события
и
, образующие полную группу событий, осуществились 1905, 1015 и 1080 раз соответственно. Проверить, согласуются ли эти данные на уровне значимости
с гипотезой
, где
,
.
2.4.14. Таблица «случайных чисел» содержит реализации 10 000 независимых и одинаково распределенных случайных величин, принимающих значения 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9. Корректно ли предположение о равновероятности этих значений, если в упомянутой таблице числа, не превосходящие 4, встречаются 4806 раз? При каком уровне значимости гипотеза равновероятности отвергается?
Воспользуйтесь поиском по сайту: