Проверка гипотезы о виде распределения

назначение сервиса. С помощью онлайн-калькулятора проводится проверка статистической гипотезы по критерию согласия Пирсона критерий согласия Пирсона о том, что ряд имеет форму:
Инструкция. Чтобы провести анализ ряда, выберите вид ряда, укажите количество строк. Полученное решение сохраняется в файле Word (см. примеры). Иногда потребуется предварительно сгруппировать ряд, поэтому используйте калькулятор Группировка ряда.
Вид статистического ряда
Пример
Xi - Xi+1f
15-205
20-2510
25-3040
30-3520
Итого75
Интервальный ряд
Xf
205
2510
3040
3570
4020
Итого75
Вариационный ряд
Количество строк



Характеристики распределений

Основная задача анализа вариационных рядов – это выявление подлинной закономерности распределения, которая достигается увеличением объема исследуемой совокупности при одновременном уменьшении интервала ряда.

Равномерное распределение

Графическое представление
Графическое представление равномерного распределения
Функция плотности равномерного распределения
Плотность равномерного распределения
Математическое ожидание: M[X] = (a+b)/2
Дисперсия: Дисперсия равномерного распределения

Нормальное распределение

Графическое представление
Графическое представление нормального распределения
Плотность распределения
Плотность нормального распределения
Математическое ожидание: M[X]=a
Математическое ожидание нормального распределения
Дисперсия: D[X] = σ2
Дисперсия нормального распределения

Показательное распределение

Графическое представление
Графическое представление показательного распределения
Плотность распределения
Функция плотности показательного распределения
Математическое ожидание: M[X] = 1/λ
Дисперсия: D[X] = 1/λ2

Распределение Пуассона

Графическое представление
Графическое представление распределения Пуассона
Плотность распределения
Pn(i) = λie-λ/i!
Плотность распределения Пуассона
Математическое ожидание
Математическое ожидание распределения Пуассона
Дисперсия
Дисперсия распределения Пуассона

Биномиальное распределение

Графическое представление
Графическое представление биномиального распределения
Плотность распределения биномиального распределения
pi = CNipiqN-i (схема Бернулли)
Плотность биномиального распределения
Математическое ожидание биномиального распределения
M[X] = np
Дисперсия биномиального распределения
D[X] = npq
Пример. Измерены 100 обработанных деталей. Отклонения от заданного размера приведены в таблице. на уровне значимости α=0,05 проверить гипотезу о том, что отклонения от проектного размера можно описать нормальным распределением, используя критерий согласия Пирсона.
Границы отклонений Число деталей
-3..-2 3
-2  -1 10
-1 0 15
0-1 24
1-2 25
2-3 13
3-4 7
4-5 3
загрузка...