За допомогою критерію Пірсона з рівнем значимості α=0,01 перевірити гіпотезу, що компонент Y з прикладу 2.5 має нормальний розподіл з параметрами рівними їх оцінкам а= та σ2=D
Вибірка окремо для величини Y буде мати вигляд:
Yі
пі
1. За допомогою методу добутків знайдемо вибіркове середнє та середнє квадратичне відхилення
yі
пі
ui
пі ui
пі ui2
-2
-8
-1
-22
N=96
2. Обчислюємо теоретичні частоти, враховуючи, що п=100, h=1,
і
yі
-1,91
0,0644
5,1
-1,12
0,2131
16,8
-0,33
0.3778
29,7
0,46
0,3589
28,2
1,24
0,1849
14,6
2,03
0,0508
4,0
2,82
0.0075
0,6
3. Порівняємо емпіричні та теоретичні частоти.
а) Складемо розрахункову таблицю, згідно якої знайдемо значення критерію, що спостерігається.
i
пі
21,9
4,1
16,81
0,768
29,7
0,3
0,09
0,003
28,2
-6,2
38,44
1,363
14,6
2,4
5,76
0,395
4,6
0,4
0,16
0,035
2,6
Згідно зауваження 1 ,2 та останні 2 частоти було об’єднано в одну.
б) За таблиці критичних точок розподілу χ2 (див. додаток 4), по рівню значущості α=0,01 і числу степенів свободи
k = s-3 = 5-3=2 знаходимо критичну точку правосторонньої критичній області
χ2кр (0.01;2)=9.2
Згідно (2.3.4) емпіричні і теоретичні частоти розрізняються не значущо (випадково).
2.4. Лінійна кореляція
Якщо обидві лінії регресії Y на X і X на Y-прямі, то кореляцію називають лінійною.
Вибіркове рівняння прямої лінії регресіїY на X має вигляд
(2.4.1)
де - умовна середня; і - вибіркові середні ознак X і Y; σх і σу – вибіркові середні квадратичні відхилення;
- вибірковий коефіцієнт кореляції, причому
(2.4.2)
Вибіркове рівняння прямої лінії регресії X на Y має вигляд
(2.4.3)
Якщо дані спостережень над ознаками X і Y задані у вигляді кореляційної таблиці з рівновіддаленими варіантами, то доцільно перейти до умовних варіантів:
(2.4.4)
де C1-«хибний нуль» варіант X (новий початок відліку); у якості хибного нуля вигідно прийняти варіанту, яка розташована приблизно в середині варіаційного ряду (домовимося приймати за хибний нуль варіанту, що має найбільшу частоту); h1-крок, тобто різниця між двома сусідніми варіантами X; С2- хибний нуль варіанта Y; h2- крок варіанти Y.
В цьому випадку вибірковий коефіцієнт кореляції
(2.4.5)
Величини , , можуть бути знайдені або методом добутків (при великому числі даних), або безпосередньо по формулам:
(2.4.6)
Знаючи ці величини, можна визначити що вхідні рівняння регресії (2.4.1), (2.4.3) за формулами:
(2.4.7)
Для оцінки сили лінійного кореляційного зв'язку служить вибірковий коефіцієнт кореляції