3 Noparametrik muvofiqlik alomatlari
Faraz qilaylik, X1,X2, ..., Xn lar bog‘liqsiz n ta tajriba natijasida X t.m.ning olingan kutilmalari bo‘lsin. X t.m.ning taqsimoti noma’lum F(x) funksiyadan iborat bo‘lsin. Noparametrik asosiy gipotezaga ko‘ra H0:F(x)=F0(x). Mana shu statistik gipotezani tekshirish talab etilsin.
A. Kolmogorovning muvofiqlik alomati
X1,X2, ..., Xn kuzatilmalar asosida empirik taqsimot funksiyasini tuzamiz. Faraz qilamiz, F(x) uzluksiz taqsimot funksiyasi bo‘lsin. Quyidagi statistikani kiritamiz
Glivenko teoremasiga ko‘ra n yetarli katta bo‘lganda Dn kichik qiymat qabul qiladi. Demak, agar asosiy gipoteza H0 o‘rinli bo‘lsa Dn statistika kichik bo‘lishi kerak. Kolmogorovning muvofiqlik alomati Dn statistikaning shu xossasiga asoslangandir.
Teorema(Kolmogorov). Ixtiyoriy uzluksiz F(x) taqsimot funksiyasi va λ uchun
bo‘ladi.
Dn – statistikaga asoslangan statistik alomat kritik to‘plami quyidagicha aniqlanadi
.
Bu yerdan 0<α<1 – alomatning qiymatdorlik darajasi.
Kolmogorov teoremasidan quyidagi xulosalar kelib chiqadi:
Dn – statistikaning H0 gipoteza to‘g‘ri bo‘lgandagi taqsimoti F(x) bog‘liq emas;
Amaliy nuqtayi nazardan n ≥ 20 bo‘lgandayoq teoremadagi yaqinlashish juda yaxshi natija beradi, ya’ni ni K(λ) bilan almashtirishdan yo‘l qo‘yiladigan xatolik yetarlicha kichikdir.
Bu xulosalardan kelib chiqadiki, n ≥ 20 bo‘lsa kritik chegara tα ni ga teng deb olish mumkin. Bu yerda λα K(λα) = 1- α tenglamaning ildizlaridan iborat. Haqiqatan ham berilgan 0< α <1 uchun
.
Shunday qilib, Kolmogorov alomati quyidagicha aniqlanadi:
berilgan α orqali K(λα) = 1- α tenglama yechimi λα jadval yordamida topiladi.
berilgan tajriba natijalari x1, x2, …, xn larga ko‘ra t=Dn(x1, x2, …, xn) qiymati hisoblanadi,
va λα solishtiriladi, agar bo‘lsa asosiy gipoteza H0 rad eriladi, aks holda tajriba H0 ni tasdiqlaydi.
K. Pirsonning xi–kvadrat muvofiqlik alomati
Amaliyotda Kolmogorov statistikasini hisoblash ancha murakkab va undan tashqari Kolmogorov alomatini qo‘llash faqat taqsimot funksiya F(x) uzluksiz bo‘lgandagina mimkindir. Shuning uchun, amaliyotda ko‘p hollarda Pirsonning xi – kvadrat alomati qo‘llaniladi. Bu alomat universal xarakterga ega bo‘lib, kuzatilmalarni guruhlash usuliga asoslangandir.
Faraz qilaylik, X – kuzatilayotgan va taqsimot funksiyasi noma’lum F(x) bo‘lgan X t.m.ning qiymatlari to‘plami bo‘lsin. X ni k ta kesishmaydigan oraliqlarga ajratamiz:
, ,
Takrorlanishlar vektori deb ataladigan vektorni olaylik. Bu vektorning – koordinatasi kuzatilmalardan tasi oraliqqa tushganligini anglatadi. Ko‘rinib turibdiki, takrorlanishlar vektori tanlanma ( ) orqali bir qiymatli aniqlanadi va . Asosiy gipoteza H0 to‘g‘ri, bo‘lgandagi kuzatilmaning oraliqqa tushish, ehtimolligini bilan belgilaylik:
,
Quyidagi statistikani kiritamiz
va H0 : asosiy gipotezani to‘g‘riligini tekshiramiz.
Kuchaytirilgan katta sonlar qonuniga asosan nisbiy chastota bir ehtimollik bilan nazariy ehtimollik ga intiladi. Demak, agar H0 gipoteza o‘rinli bo‘lsa, u holda statistikaning qiymati yetarli darajada kichik bo‘lishi kerak.Demak, Pirsonning mezoni statistikaning katta qiymatlarida asosiy gipoteza H0 ni rad etadi, ya’ni alomatning kritik sohasi ko‘rinishda bo‘ladi. Asosiy gipoteza H0 to‘g‘ri bo‘lganida statistikaning aniq taqsimotini hisoblash ancha murakkab, bu esa o‘z navbatida alomatning kritik chegarasi ni topishda qiyinchilik tug‘diradi. Ammo, n yetarli katta bo‘lsa H0 gipoteza to‘g‘ri bo‘lganida statistikaning taqsimotini limit taqsimot bilan almashtirish mumkin.
Teorema(Pirson). Agar 0< <1, bo‘lsa, u holda
.
Bu yerda erkinlik darajasi k-1 bo‘lgan xi – kvadrat taqsimotiga ega bo‘lgan t.m.dir:
,
- Gamma funksiya. ■
Amaliyotda bu teorema natijasidan n≥50, , bo‘lganda foydalanish mumkin. Bu holda , tenglamadan topiladi.
1>1>
Do'stlaringiz bilan baham: |