ХИ-КВАДРА́Т КРИТЕ́РИЙ
-
Рубрика: Математика
-
-
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.