Главная | Обратная связь | Поможем написать вашу работу!

Кривые распределения

Наиболее надежный путь выявления закономерностей распределения - увеличение Количества наблюдений. По мере увеличения количества наблюдений (в пределах той же однородной совокупности) при одновременном уменьшении величины интервала закономерность, характерная для данного распределения, будет выступать все более и более ясно, а представляющая полигон частот ломаная линия будет приближаться к некоторой плавной линии и в пределе должна превратиться в кривую линию.

Кривая линия, которая отражает закономерность изменения частот в чистом, исключающем влияние случайных факторов виде, называется кривой распределения.

В настоящее время изучено значительное число различных форм распределений. В практике статистических исследований часто используется распределение Пуассона, Максвелла, особенно нормальное распределение. Распределения, близкие к нормальному распределению, были обнаружены при изучении самых различных явлений как в природе, так и в развитии общества.

В статистической практике большой интерес представляет решение вопроса о том, в какой мере можно считать полученное в результате статистического наблюдения распределение признака в используемой совокупности, соответствующее нормальному распределению.

Для решения этого вопроса следует рассчитать теоретические частоты нормального распределения, т. е. те частоты, которые были бы, если бы данное распределение в точности следовало закону нормального распределения. для расчета теоретических частот при меняется следующая формула:

где t - нормированное отклонение

Величина определяется по специальной таблице

(см. приложение 1).

Следовательно, в зависимости от величины t для каждого интервала эмпирического ряда определяются теоретические частоты.

Для про верки близости теоретического и эмпирического распределений используются специальные показатели, называемые критериями согласия. Наиболее распространенным является критерий согласия К. Пирсона х² («хи - квадрат»), исчисляемый по формуле

где f - эмпирические частоты (частости) в интервале;

f' - теоретические частоты (частости) в интервале.

Полученное значение критерия (х² _расч) сравнивается с табличным значением (х²_табл). Последнее определяется по специальной таблице (см. приложение 2) в зависимости от принятой вероятности (Р) И числа степеней свободы k (для нормального распределения k равно числу групп в ряду распределения минус 3).

Если Х²_расч х²_табл то гипотеза о близости эмпирического распределения к нормальному не отвергается.

При расчете критерия Пирсона необходимо соблюдать условия: число наблюдений должно быть достаточно велико ( 50); если теоретические частоты в некоторых интервалах меньше 5, то интервалы объединяют так, чтобы частоты были больше 5.

Используя величину Х²^, В. И. Романовский предложил оценивать близость эмпирического распределения кривой нормального распределения по отношению

где т - число групп;

m -3 - число степеней свободы при исчислении частот нормального распределения.

Если то можно принять гипотезу о нормальном характере эмпирического распределения.

Распространенным критерием согласия является критерий

А. Н. Колмогорова:

где D - максимальное значение разности между накопленными эмпирическими и теоретическими частотами;

п - сумма эмпирических частот.

По таблице значений вероятностей λ-критерия находят соответствующую вероятность (Р). Если найденной величине λ соответствует значительная по величине вероятность (Р), то расхождения между эмпирическим и теоретическим распределениями несущественны.

Практическое и научное значение имеет распределение Пуассона. Оно характерно для редко встречающихся явлений, поэтому его называют «законом редких явлений» (или «законом малых чисел»).

Закон Пуассона при меняется для совокупностей, достаточно больших по объему ( 100) и имеющих достаточно малую долю единиц, обладающих данным признаком ( 0,1), например для распределения партий готовой продукции по числу забракованных изделий, печатных страниц по числу опечаток, станков по числу отказов, ткацких станков по числу обрывов нити и т. д.

Теоретические частоты распределения Пуассона определяются формулой

где n - общее число независимых испытаний;

λ- среднее число появления редкого события в n одинаковых независимых испытаниях;

т - частота данного события (т = О, 1,2...);

е - основание натуральных логарифмов, е = 2,71828.

Величина е^-λ определяется по специальной таблице (приложение 8); m!- произведение 1. 2. 3.... т; О! - считается равным единице.

Степень расхождения теоретических и эмпирических частот оценивается с помощью критериев согласия.

ГЛАВА 4

⇐ Предыдущая 5 6 7 8 91011 12 13 14 Следующая ⇒