гипотеза о виде распределения
Пусть имеется выборка
наблюдаемой случайной величины с функцией распределения
.
а) Простой гипотезой является утверждение
:
=
, где
полностью задана.
б) Сложной гипотезой является утверждение
: 
Для проверки гипотезы о виде распределения используются критерии: Колмогорова, Смирнова,
и
Мизеса (при негруппированных наблюдениях),
Пирсона, отношения правдоподобия (при группированных наблюдениях).
Пример 2.1
Дана выборка объема
:
Требуется проверить гипотезу о согласии данной выборки с законом Пуассона.
Решение
Зададимся уровнем значимости
.
Поскольку распределение случайных величин является дискретным, для проверки гипотезы о согласии воспользуемся критерием
Пирсона.
,
.
ОМП для параметра
является
. Для данной выборки
. Тогда
,
,
,
,
,
,
.
Статистика Пирсона:


В случае оценивания по данной выборке
параметров распределения статистика
Пирсона подчиняется
-распределению с
степенью свободы, где
– число групп. В данном случае число степеней свободы равно
. Находим по таблице из приложения 3 критическое значение статистики Пирсона при
:
. Поскольку
, то гипотеза о согласии данной выборки с распределением Пуассона отвергается. Отметим, что если
, то гипотеза о согласии не отвергается.
Пример 2.2
В следующей таблице представлены результаты измерений длин чайных ложечек в сантиметрах.
9.65
| 9.05
| 9.20
| 9.79
| 6.69
| 9.14
| 9.93
| 11.95
| 10.20
| 10.21
|
8.58
| 9.82
| 11.75
| 9.05
| 12.31
| 10.47
| 10.10
| 8.40
| 10.77
| 10.19
|
8.78
| 10.36
| 7.30
| 11.03
| 12.47
| 11.06
| 10.31
| 7.43
| 9.87
| 10.29
|
9.41
| 10.37
| 9.52
| 10.15
| 5.36
| 11.02
| 8.52
| 8.34
| 10.94
| 9.33
|
10.01
| 9.87
| 9.43
| 8.27
| 10.34
| 9.48
| 9.61
| 10.95
| 10.01
| 9.86
|
Требуется проверить гипотезу о согласии данной выборки с распределением Лапласа.
Решение
Зададимся уровнем значимости
.
Поскольку мы имеем непрерывную случайную величину, то для проверки гипотезы о согласии воспользуемся критерием типа Колмогорова, статистика которого имеет вид:
, где
,
,
. Объем выборки
,
– упорядоченные по возрастанию выборочные значения,
– функция распределения Лапласа.
Для нахождения ОМП параметров распределения воспользуемся программной системой ISW 4.0 [10]:
,
.
Вычисляем значение статистики Колмогорова
. Находим по таблице из приложения 5 критическое значение статистики Колмогорова при
:
. Поскольку
, то гипотеза о согласии данной выборки с распределением Лапласа не отвергается.