Loading [MathJax]/jax/element/mml/optable/GreekAndCoptic.js
Подпишитесь на наши новости
Вернуться к началу с статьи up
 

ХИ-КВАДРА́Т КРИТЕ́РИЙ

  • рубрика

    Рубрика: Математика

  • родственные статьи
  • image description

    В книжной версии

    Том 34. Москва, 2017, стр. 46

  • image description

    Скопировать библиографическую ссылку:


    Книжная версия:



    Электронная версия:

ХИ-КВАДРА́Т КРИТЕ́РИЙ (χ^2-кри­те­рий), кри­те­рий про­вер­ки раз­лич­ных ста­ти­сти­че­ских ги­по­тез, ос­но­ван­ный на хи-квад­рат рас­пре­де­ле­нии

 >>
. Пусть, напр., ре­зуль­та­ты на­блю­де­ний X_1, ..., X_n яв­ля­ют­ся вза­им­но не­за­ви­си­мы­ми слу­чай­ны­ми ве­ли­чи­на­ми, имею­щи­ми од­но и то же нор­маль­ное рас­пре­де­ле­ние
 >>
с не­из­вест­ны­ми па­ра­мет­ра­ми a и σ^2. Для про­вер­ки ги­по­те­зы σ^2=σ_0^2, где σ_0^2 – за­дан­ное чис­ло, поль­зу­ют­ся Хи-к. к. в сле­дую­щей фор­ме: ес­ли для чи­сел x_1 < x_2, о вы­бо­ре ко­то­рых ска­за­но ни­же x_1 \leqslant \frac{1}{σ_0^2}\sum_{i=0}^n (X_i - \overline X)^2 \leqslant x_2,, где \overline X = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n X_i,то по­ла­га­ют, что ре­зуль­та­ты на­блю­де­ний не про­ти­во­ре­чат ги­по­те­зе σ^2=σ_0^2, ес­ли же од­но из этих не­ра­венств на­ру­ша­ет­ся, то счи­та­ют рас­хо­ж­де­ние зна­чи­мым со зна­чи­мо­сти уров­нем
 >>
α и ги­по­те­зу от­кло­ня­ют. Чис­ла x_1, x_2 вы­би­ра­ют по за­дан­но­му α
на ос­но­ва­нии то­го, что при ги­по­те­зе σ^2=σ_0^2 ста­ти­сти­ка \frac{1}{σ_0^2}\sum_{i=0}^n (X_i - \overline X)^2 име­ет хи-квад­рат рас­пре­де­ле­ние с n-1 сте­пе­ня­ми сво­бо­ды, т. е. x_1, x_2 на­хо­дят­ся из урав­не­ний \int_0^{x_1} k_(n-1)(x)dx=\frac{α}{2},\\ \int_{x_2}^{\infty} k_(n-1)(x)dx=\frac{α}{2}.

Наи­бо­лее из­вест­но при­ме­не­ние Хи-к. к. как кри­те­рия со­гла­сия Пир­со­на в сле­дую­щей за­да­че. Пусть в се­рии n по­вторных не­за­ви­си­мых ис­пы­та­ний с ис­хо­да­ми A_1, ..., A_m по­лу­чен ре­зуль­тат (X_1, ..., X_m), где X_j – слу­чай­ное чис­ло осу­ще­ст­в­ле­ний ис­хо­да A_j, так что X_1+...+X_m=n. Про­ве­ря­ет­ся ги­по­те­за о том, что век­тор (X_1, ..., X_m) име­ет по­ли­но­ми­аль­ное рас­пре­де­ле­ние

 >>
с со­от­вет­ст­вен­ны­ми ве­ро­ят­но­стя­ми p_1, ..., p_m, p_j > 0, p_1+...+p_m=1. Хи-к. к. для этой ги­по­те­зы ос­но­ван на хи-квад­рат ста­ти­сти­ке Пир­со­на χ^2=\sum_{j=1}^m \frac{(X_j-np_j)^2}{np_j}, ко­то­рая в пре­де­ле при n→∞ име­ет хи-квад­рат рас­пре­де­ле­ние с m-1 сте­пе­ня­ми сво­бо­ды. Со­глас­но Хи-к. к. с уров­нем зна­чи­мо­сти, при­бли­жён­но рав­ным α, ги­по­те­зу со­гла­сия от­вер­га­ют, ес­ли χ^2 \geqslant χ^2_{m-1}(α), где χ^2_{m-1}(α)на­хо­дят из со­от­но­ше­ния \int_{χ^2_{m-1}(α)}^{\infty} k_{m-1}(x)dx=α.

Лит.: Кен­далл М., Стьюарт А. Ста­ти­сти­че­ские вы­во­ды и свя­зи. М., 1973; Боль­шев Л. Н., Смир­нов Н. В. Таб­ли­цы ма­те­ма­ти­че­ской ста­ти­сти­ки. [3-е изд.]. М., 1983.

Вернуться к началу