Testul Yarki-Ber privind necontractarea distribuției setului general de valori ale variabilei aleatorii la legea normală
H = jbtest (X)
H = jbtest (X, alfa)
[H, P, JBSTAT, CV] = jbtest (X, alfa)
H = jbtest funcția (X) este utilizat pentru a efectua testul on-Beer Yarki noncontradicției distribuția populației de valori de magnitudine sluaynoy drept normale pentru vyborkeX.X este dat ca un vector. Funcția returnează skalyarH care rezultă din testul ipoteza nulă pentru nivelul de semnificație critică de 0,05. Ipoteza nulă este că distribuția populației de valori ale variabilei aleatoare nu este contrară legii normale. O ipoteză alternativă de testare Yarki-Bera este că distribuția populației este contrară legii normale. O ipoteză nulă este adoptată dacă h = 0 pentru. Dacă H = 1, atunci ipoteza nulă poate fi respinsă la.
Testul Yarki Baer utilizat în cazurile în care media necunoscută și varianța populației. Testarea ipotezei nule în baza calculului skewness și kurtosis eșantionului X. În cazul ipotezei nule, valoarea eșantionului a coeficientului de asimetrie trebuie sa fie aproximativ egal cu zero, iar valoarea eșantionului de aplatizării - trei. Trebuie remarcat faptul că în literatura sovietică exces coeficient este determinat prin formula în care - coeficientul de kurtosis; - estimarea punctuală a abaterii standard, - al patrulea punct central de empiric, - proba medie aritmetică - vector de valori de probă. În consecință, coeficientul kurtosis al legii normale va fi 0.
În timpul testului Yarki-Ber, deviațiile coeficienților selectivi de asimetrie și kurtoză sunt determinate, în raport cu valorile preconizate, cu condiția ca ipoteza nulă să fie valabilă pentru o anumită dimensiune a eșantionului. Ca măsură a deviațiilor valorilor eșantionului de coeficienți de asimetrie și kurtoză, se utilizează statistici chi-pătrat. Testul Yarki-Ber este utilizat pentru o mărime mare a eșantionului X. Pentru o dimensiune mică a eșantionului, se utilizează testul Lilliefors.
H = jbtest (X, alpha) Parametrul de intrare alpha vă permite să setați valoarea nivelului critic de semnificație pentru testarea ipotezei nul. Defaultalpha = 0,05. Condiția de acceptare a ipotezei nul
unde este nivelul critic de semnificație; - nivelul de semnificație corespunzător statisticilor selective chi-pătrat. Alegerea valorii este dată cercetătorului. În cele mai multe cazuri practice, se presupune că este de 0,05; 0.01.
[H, P, JBSTAT, CV] = jbtest (X, alpha) Parametrii de ieșire ai funcției sunt: 1. rezultatul testării ipotezei nula H pentru un anumit nivel critic de semnificație; 2. nivelul de semnificație P corespunzător valorii selective a statisticilor chi-pătrat; 3. Valoarea statisticilor eșantionului chi-squareJBSTAT; 4. Valoarea critică a statisticilor de CV chi-pătrat. Valoarea CV este utilizată pentru a testa ipoteza nulă. Dacă JBSTAT Exemple de utilizare a funcției testului Yarki-Ber asupra consistenței distribuției populației generale cu legea normală Testul Yarki-Ber este în concordanță cu legea normală a populației generale, distribuită conform legii normale, în funcție de valorile selective. Dimensiunea eșantionului este de 25 de elemente. Funcția returnează rezultatul testării ipotezei nul. Reprezentarea grafică a distribuției valorilor eșantionului se realizează utilizând funcția histfit.
Testul Yarki-Ber este în concordanță cu legea normală a populației generale, distribuită conform legii normale, în funcție de valorile selective. Dimensiunea eșantionului este de 30 de elemente. Funcția returnează rezultatul testării ipotezei nula pentru un nivel de importanță critică de 0,01. O reprezentare grafică a distribuției valorilor eșantionului se realizează utilizând funcția> qqplot.
Testul Yarki-Ber este în concordanță cu legea normală a populației generale, distribuită conform legii normale, în funcție de valorile selective. Distribuția populației generale este o compoziție a legilor normale și uniforme. Dimensiunea eșantionului este de 30 de elemente. Funcția returnează rezultatul testării ipotezei nula pentru un nivel de importanță critică de 0,01. O reprezentare grafică a distribuției valorilor eșantionului se realizează utilizând funcția> qqplot.
Testul Yarki-Ber este în concordanță cu legea normală a populației generale, distribuită conform legii normale, în funcție de valorile selective. Distribuția populației generale este o compoziție a legilor normale și uniforme. Dimensiunea eșantionului este de 30 de elemente. O reprezentare grafică a distribuției valorilor eșantionului se realizează utilizând funcția> qqplot. Funcția returnează rezultatul testării ipotezei nula pentru un nivel de importanță critică de 0,01; nivelul de semnificație P corespunzător valorii selective a statisticilor chi-pătrat; valoarea testului de probă chi-square; valoarea critică a statisticilor chi-pătrat.
Dependența valorii nivelului de semnificație la testarea ipotezei nulă privind mărimea eșantionului și dispersia legii uniforme ca constituent al compoziției legilor de distribuție a unei variabile aleatoare x. Distribuția populației generale este o compoziție a legilor normale și uniforme. Parametrii componentei normale sunt constanți și egali: așteptarea matematică este 0, varianța fiind 1. Asteptările matematice ale componentei uniforme sunt constante și se presupune că sunt zero.
>> sigma = 0: 0,1: 3 / 1,73;
>> n = 10;
>> pentru i = 1: lungimea (sigma) x = norma (0,1, n, 1) + unifrnd (-1,73 * sigma (i), 1,73 * sigma (i); [H, p1 (i), JBSTAT, CV] = jbtest (x); se încheie;
>> n = 20;
>> pentru i = 1: lungime (sigma) x = normrnd (0,1, n, 1) + unifrnd (-1.73 * sigma (i), 1,73 * sigma (i), n, 1); [H, p2 (i), JBSTAT, CV] = jbtest (x); se încheie;
>> n = 50;
>> pentru i = 1: lungime (sigma) x = normrnd (0,1, n, 1) + unifrnd (-1.73 * sigma (i), 1,73 * sigma (i), n, 1); [H, p3 (i), JBSTAT, CV] = jbtest (x); se încheie;
>> complot (Sigma, p1, 'sau', sigma, p2 '+ b', sigma, p3, 'G')
>> grilă pe
Tipul de distribuție a statisticilor selective chi-pătrat. Distribuția populației generale se formează ca o compoziție a legilor normale și uniforme. Dimensiunea eșantionului este de 20 de elemente. Numărul eșantioanelor este 25. Estimarea grafică a conformității cu legea normală a statisticilor eșantionului se realizează utilizând funcția> qqplot.
>> m_norm = 0;
>> sigma_norm = 1;
>> m_unif = 0;
>> sigma_unif = 3 / 1,73;
>> n = 20;
>> N = 25;
>> pentru i = 1: N x = normrnd (m_norm, m_norm, n, 1) + unifrnd (m_unif-1,73 * sigma_unif, m_unif + 1,73 * sigma_unif, n, 1); [H, P, JBSTAT (i), CV] = jbtest (x); end;
>> qqplot (JBSTAT)
>> grilă pe
Trimiteți-le prietenilor: