Подбор подходящего закона распределения вероятностей

2.4 Подбор подходящего закона распределения вероятностей

Далее рассмотрим некоторые известные распределения, такие как равномерное, нормальное и гамма-распределение, с целью проверки подчиняется ли наше распределение вероятностей заданному.

Проверка на соответствие данных испытаний распределению производится перебором трех распределений, указанных выше, включая заданное, а именно равномерное.

Чтобы иметь полную информацию о распределении случайной величины, надо знать параметры этого распределения. Таким образом, математическое ожидание случайной величины t равно выборочной средней, а среднее квадратическое отклонение случайной величины t – выборочному среднему квадратическому отклонению. Указанные характеристики находятся в ячейках F12 и F14 соответственно. Поместим эти значения в ячейки А2 и В2 соответственно (таблица 11).

Определим параметры равномерного (a и b), нормального (m – математическое отклонение и σ – среднее квадратическое отклонение), экспоненциального и гамма-распределения (α и β) в соответствии с формулами:

, , , ,

B5 = 1/A2;

B8 = A2-В2*КОРЕНЬ(3);

B9 = А2+В2*КОРЕНЬ(3);

B12 = (A2/B2)^2;

B13 = B2^2/A2;

B16 = (A2/B2)^2;

B17 = B2^2/A2.

Таблица 11 – Значения плотностей распределения

В ячейках В20:В29 вычислим плотности относительных частот как частное от деления относительных частот (ячейки F25:F34) на шаг (ячейка $F$22) из таблицы 10.

Плотности равномерного, нормального, экспоненциального и гамма-распределений рассчитываются в соответствии с формулами:

С20 = ЭКСПРАСП (А20;$B$5;ЛОЖЬ);

D20 = НОРМРАСП (А20; $B$12; $B$13; ЛОЖЬ);

E20 = ГАММАРАСП (А20; $B$16; $B$17; ЛОЖЬ).

F20 = ЕСЛИ(А20<$B$8; 0; ЕСЛИ(A20>=$B$9; 1/($B$9-$B$8); 0));

Затем копируем их в блок ячеек С21:F21.

После чего строим гистограмму частот, совмещенную с плотностью каждого из указанных ранее распределений. Графическое изображение гистограммы кривых различных распределений приведены на рисунках 11- 13.

Рисунок 11 – Сглаживание гистограммы плотностью равномерного распределения

Рисунок 12 – Сглаживание гистограммы плотностью нормального распределения

Рисунок 13 – Сглаживание гистограммы плотностью гамма-распределения

Рисунок 14 – Сглаживание гистограммы плотностью экспоненциального распределения

Используя критерий χ², установим, верна ли принятая гипотеза о том, что статистические данные подчиняются равномерному распределению, так, чтобы ошибка не превышала заданного уровня значимости α (вероятность того, что будет отвергнута правильная гипотеза).

Для применения критерия χ² необходимо, чтобы частоты n_i, соответствующие каждому интервалу, были не меньше 5. Для этого при необходимости объединим рядом стоящие интервалы, а их частоты суммируем. Далее вычислим следующую сумму:

,

где p_i – теоретическая вероятность того, что случайная величина Х примет значение из интервала [a_i-1,a_i].

Предположим, что случайная величина t имеет функцию распределения F(t), поэтому p_i = F(a_i) – F(a_i-1).

Образец расчетов по предыдущей формуле для трех распределений представлен в таблице 6.

В колонке А содержатся левые, а в колонке В – праве границы интервалов. В колонке С находятся соответствующие частоты. В колонке D рассчитываются теоретические вероятности в зависимости от вида распределения.

Для экспоненциального распределения:

D35 = ЭКСПРАСП (B35; $B$5; ИСТИНА) – ЭКСПРАСП (А35; $B$5; ИСТИНА);

Для равномерного распределения:

D65 = ЕСЛИ (B65<$B$8; 0; ЕСЛИ (B65<=$B$9; (B24-$B$8) / ($B$6-$B$9); 1)) – ЕСЛИ (A24<$B$8; 0; ЕСЛИ (A24<=$B$9; (A24-$B$8) / ($B$6-$B$9); 1));

Для нормального распределения:

D45 = НОРМРАСП (В45; $B$12; $B$13; ИСТИНА) – НОРМРАСП (А45; $B$12; $B$13; ИСТИНА);

Для гамма-распределения:

D55 = ГАММАРАСП (В55; $B$16; $B$17; ИСТИНА) – ГАММАРАСП (А55; $B$16; $B$17; ИСТИНА).

В колонке Е рассчитываются слагаемые соотношения по формуле:

Е35 = (С35-56*D35)^2/(56*D35), которая копируется в другие ячейки колонки Е.

После чего для каждого рассмотренного распределения определим итоговые суммы:

Е43 = СУММ(E35:E42);

Е53 = СУММ(E45:E52);

Е63 = СУММ(Е55:Е62);

Е73 = СУММ(Е65:Е72).

Которые равны соответственно 349,8344; 14,8995; 15,1459; 16,7324.

Гипотеза о виде закона распределения должна быть принята, если вычисленное значение χ²_выч достаточно мало, а именно не превосходит критического значения χ²_кр, которое определяется по распределению χ² в зависимости от заданного уровня значимости α и числа степеней свободы r=k^’ – s – 1.

где k^’ – количество интервалов после объединения;

s – число неизвестных параметров распределения, которые были определены по выборке.

В данном примере r = 7 – 2 – 1 = 5

Критическое значение рассчитывается по формуле:

Е74 = ХИ2ОБР(0,05;5), из таблицы 12 видно, оно равно 16,7496.

Поскольку 16,7324<16,7496, то принимается гипотеза о том, что статистические данные имеют равномерное распределение с параметрами a = 82,7050 и b = 117,4735 соответственно.

Таблица 12 – Подбор распределения на основе критерия χ²

Похожие работы

Методы оценки показателей надежности. Организация определительных испытаний на надёжность РЭСИ

Скачать

20318

2

3

... , и обеспеченном необходимыми средствами испытаний. К эксплуатационным относятся испытания, проводимые для определения (оценки) показателей надежности в заданных режимах и условиях эксплуатации. Организация определительных испытаний на надёжность Определительные испытания на надёжность могут проводиться по разным планам. Каждый план имеет некоторое количество параметров, для каждого из ...

Испытания изделий электронной техники

Скачать

42551

1

4

... В зависимости от характера воздействия на изделия все ВВФ делятся на классы: механические, климатические и другие природные, биологические, радиационные, электромагнитных полей /6/. 1.1 Климатические испытания изделий электронной техники Под влиянием климатических факторов в материалах ИЭТ протекают сложные физико-химические процессы, изменяющие их свойства и способствующие отказам. Опыт ...

Испытание сахарного печенья из пшеничной муки

Скачать

60414

7

0

... объекта испытаний. Объектом испытаний является печенье сахарное квадратной формы. 2.1.2 Нормативный документ, согласно которому изготавливается объект испытаний. Сахарное печенье должно изготавливаться в соответствии с требованиями ГОСТ 24901-89 «Печенье. Общие технические условия» 2.1.2.1 Технические требования к изготовлению сахарного печенья Печенье должно изготовляться в соответствии ...

Классификация испытаний и испытания РЭСИ на этапах проектирования, изготовления и выпуска изделий

Скачать

19506

0

1

... различными предприятиями. Для этого сравниваемые объекты испытывают в идентичных условиях. Контрольные испытания, составляющие наиболее многочисленную группу испытаний, проводят для установления соответствия характеристик РЭСИ заданным. Испытания на этапах проектирования, изготовления и выпуска изделий Как уже отмечалось, цели и задачи испытаний меняются в течение «жизненного цикла» изделия. ...