F-распределение и проверка гипотезы о равенстве дисперсий двух нормальных генеральных совокупностей.
Гипотезы о дисперсиях имеют особенно большое значение в технике, т.к. измеряемая дисперсией величина рассеивания характеризует такие исключительно важные показатели, как точность машин и приборов, точность технологических приемов и т. д.
Формулировка задачи:
X и Y подчиняются нормальному закону распределения
и
объёмы выборок из X и Y
и
дисперсии выборок из X и Y


Оценкой
является
, а
- 
Опр. Совместный закон распределения статистик
и
является F-распределением, или распределением Фишера – Снедекора.
Если
справедливо, то:

Выбрав вероятность p=1-
и по таблице определяем критическое значение 

Вывод: Если вычисленное значение
,то с надёжностью p=1-
можно считать расхождение средних значимым (неслучайным)
Рассмотрим случ. величину V – нормально распределённую с 
Произведем две независимые выборки с объёмами
и 
Для оценки
можно использовать
и 
Случайные величины
и
- распределены по закону
с
и 
Опр. Случайная величина
определяемая отношением

называется случайной величиной с распределением Фишера - Снедекора.
Существуют таблицы для F – распределения в которых 
Возвращаемся к задаче
:
Выбрав уровень значимости
по таблице F – распределения находим

- критическая область
- область допустимых значений
10.5 Проверка гипотез о законе распределения. Критерий согласия
.
Во многих практических задачах точный закон распределения используемой случайной величины неизвестен, т.е. является гипотезой, которая требует статистической проверки.
Х – исследуемая случ. величина.
- X подчиняется закону распределения F(x).
Проводим выборку из n независимых наблюдений.
Строим эмпирическое распределение F*(x)
Сравнение эмпирического F*(x) и теоретического распределений производится с помощью специально подобранной случайной величины - критерия согласия.
Примеры:
Пирсона, Колмогорова, Смирнова и др.
Наиболее часто употребим критерий согласия
.
Разобьем всю область изменения Х на L интервалов.

- количество элементов, попавших на i-ый интервал
По закону распределения F(x) можно определить
{вероятность попадания Х на
}
- теоретическое количество элементов, попавших на 
|
| … |
|
|
| … |
|
|
| … |
|


- 

(
)
Если
верна, то {
} подчиняется биноминальному закону.



При
-а
распределена нормально
Доказательство:

В литературе доказывается, что:
- имеет распределение
с k=(n-1)
Величина
при
имеет распределение
с k=(l-r-1)
(r - число параметров распределения F(x))
Следовательно, в качестве меры расхождения между
и
для
используется критерий:
=
Правило применения критерия
.
Выбрав уровень значимости
, по таблице определяем 
Если
>
, то
отвергается
<
, то
принимается
10.6 Вычисление объёма выборки.
После того как для оценки интересующего параметра генеральной совокупности обоснованно выбран способ образования выборки, приступают к расчету необходимого объёма выборки, задавшись желаемой степенью точности оценки
и доверительной вероятностью
.
Рассмотрим случайную выборку с возвратом:
Х – нормально распределена
- известна
Интервал мат. ожидания:

Длина доверительного интервала:

Длина доверительного интервала определяет точность параметра

откуда

Если
неизвестна, то предварительно берут небольшую пробную выборку и по её данным делают приближенную оценку параметра
.

где
- выборочная дисперсия пробной выборки
- число, взятое из таблицы, соответствующее вероятности p и числу наблюдений n.
Глава 11 Основы дисперсионного анализа.