Mavzu: pirsonning xi-kvadrat statistikasi va uning tadbiqlari topshirdi: raxmonov. A qabul qildi: xaytboyev. S

1-misol. Hosildorligi bo'lgan bug'doy navini hosildorligi bo'lgan bug'doy navi bilan solishtirilmoqda. Ma'lum tumanda birinchi nav bug'doy ikkinchi navga qaraganda ko 'proq hosil beradi degan gipotezani tekshirish kerak.
Keltirilgan misoldan ko'rinib turibdiki, mavjud bo'lishi mumkin bo'lgan gipotezalar turlicha bo’lishi mumkin. Biron - bir obyekt haqida aytilgan gipoteza statistik ma'lumotlar asosida tekshirilishi mumkin.
Tekshirilishi kerak bo'lgan gipoteza asosiy gipoteza deyiladi va u bilan belgilanadi. Asosiy gipotezadan qarama-qarshi bo'lgan ixtiyoriy gipotezaga raqobatlashuvchi yoki alternativ gipoteza deb ataladi.
Afsuski, statistik ma'lumotlar asosida aniq va qat'iy bir yechimga kelish qiyin, shuning uchun har qanday yechimda ma'lum xatolikka yo'1 qo'yish mumkin. Matematik statistikada statistik gipotezalarni tekshirishda ikki xil xatolikka yo'l qo'yishi mumkin. Statistik yechim asosida asosiy faraz u to'g'ri bo'lgan holda ham rad etilishi mumkin. Bunday xatolik birinchi tur xatolik deyiladi. Statistik yechim asosida alternativ gipoteza to'g'ri bo'lsa ham rad etilishi mumkin. Bunday xatolik ikkinchi tur xatolik deyiladi. Tabiiyki, xatoliklarni imkon qadar kamaytirish lozim. Statistik gipotezalarni tekshirish iloji boricha bir emas, bir necha marotaba takrorlanishi va ular asosida xulosaga kelinishi maqsadga muvofiqdir.
Statistik gipotezalarni tekshirish statistik ma'lumotlarga asoslanadi. Faraz qilaylik, lar ta bog'liqsiz tajribalardagi t.m.ning kuzatilmalari bo'lsin. t.m.ning biron - bir xarakteristikasi haqidagi asosiy gipoteza ko'rilayotgan bo'lsin. Endi statistik ma'lumotlar asosida asosiy gipoteza ni qabul qilish yoki rad etish qoidasini tuzish kerak. Asosiy gipoteza ni qabul qilish yoki rad etish qoidasi - gipotezani tekshirishning statistik alomati deyiladi. Odatda statistik gipotezalarni tekshirish - statistik ma'lumotlar asosida asosiy gipotezani tasdiqlash yoki uni rad etishdan iborat bo'ladi. Endi statistik alomatlarni tuzish qoidalari bilan tanishamiz. Odatda statistik alomatni qurish empirik ma'lumotarni asosiy gipoteza bo'yicha tavsiflovchi statistika ni tanlashdan boshlanadi. Bunday tanlashda ikki xossa bajarilishi talab etiladi: a) statistika manfiy qiymatlar qabul qilmaydi; b) asosiy gipoteza to'g'ri bo'lganda statistikaning aniq yoki gipotezaiy taqsimoti ma'lum bo'lishi kerak. Faraz qilaylik, bunday stastistika topilgan bo ‘lib, - tanlanma fazosiga tegishli} - statistikaning qiymatlar to'plami bo'lsin. Oldindan - sonini tayinlaylik. Endi S sohani shunday kesishmaydigan va sohalarga ajratamizki, bunda asosiy gipoteza to'g'ri bo'lganida tasodifiy hodisaning ro' berish ehtimoli dan oshmasin:

Asosiy gipoteza ni tekshirish qoidasi quyidagicha bo’ladi: t.m. ning biror tanlanmasi qiymati bo'lsin. Agar miqdor sohaga tegishli bo'lsa: , u holda asosiy gipoteza tog'ri bo'lganida rad etiladi. Aks holda, ya’ni bo 'lsa asosiy gipoteza ni qabul qilishga asos bo‘ladi, chunki statistik ma'lumotlar asosida qilingan hulosalar asosiy gipotezani rad etmaydi. Shuni ta'kidlash lozimki, bo ‘lishi asosiy gipoteza ni albatta to'g'ri bo'lishini tasdiqlamaydi, balki bu holat statistik ma'lumotlar va nazariy gipotezaning yetarli darajada muvofiqligini ko'rsatadi xolos. Yuqorida keltirilgan qoidada statistikani statistik alomat statistikasi, - soha alomatning kritik sohasi deyiladi. Odatda ning qiymatlari uchun 0.1 ; 0.05 ; 0.01 sonlari qabul qilinadi. Yuqorida keltirilgan qoidadan shu kelib chiqadiki, alomatning kritik sohasi asosiy gipoteza to'g'ri bo'lganida alomat statistikasining barcha kichik ehtimolli qiymatlari to'plamini o'z ichiga olishi lozim. Odatda kritik sohalar yoki ko'rinishida bo 'ladi.
Asosiy gipoteza ni tekshirish uchun yuqorida keltirilgan qoidaga asoslanganimizda biz ikki turdagi xatolikka yo‘l qo'yishimiz mumkin: aslida to'g 'ri bo'lgan asosiy gipoteza ni rad etishimiz mumkin, ya'ni to' 'ri bo‘lganida hodisasi ro'y beradi. Bunday xatolik birinchi turdagi xatolik deyiladi. Demak, shartga asosan birinchi turdagi xatolik dan oshmaydi. Ammo aslida noto'g'ri bo’lgan asosiy gipoteza ni qabul qilishimiz, ya'ni noto' 'ri bo‘lganida bo 'lib biz ni qabul qilishimiz mumkin. Bunday xatolik ikkinchi turdagi xatolik deyiladi. Statistik alomatlarga qo'yiladigan asosiy talablardan biri bu ikki turdagi xatoliklarni iloji boricha kichik bo'lishini ta'minlamog'i kerak.
Demak, asosiy gipoteza ni tekshirish uchun turli statistikalarga asoslangan statistik alomatlarni tuzish mumkin ekan. Tabiiyki, bunda statistik alomatlarni solishtirish masalasi kelib chiqadi.
Faraz qilaylik, alomatning kritik sohasi bo'lsin. U holda gipoteza to'g'ri bo'lganida statistikaning qiymati kritik sohaga tegishli bo’lish ehtimolligi

alomatning quvvat funksiyasi deyiladi. Alomat quvvati bo'lganida, ya'ni ehtimollik asosiy gipoteza noto'g'ri bo'lganida to'g'ri yechimni qabul qilishi ehtimolligini anglatadi. Alomatning siljimaganlik xossasi muhim o'rin tutadi va bu xossa

tengsizlik bilan aniqlanadi.
Asosiy gipoteza ni tekshirish uchun qiymatdorlik darajasi bo 'lgan ikkita va alomat to'plamlari aniqlangan bo'lsin. Mavjud statistik gipotezalarni ikki guruhga ajratish mumkin: parametrik va noparametrik gipoteza. T.m.larning taqsimot funksiyasi paramerli taqsimotlar oilasiga tegishli bo'lsin. Ammo, taqsimotning parametrlari noma'lumdir. Masalan, t.m. normal qonunlar oilasiga tegishli bo'lsa, uning taqsimot funksiyasi ikkita: o'rta qiymat va dispersiya orqali to’liq aniqlanadi va gipoteza, bu holda matematik kutilma hamda dispersiya qiymatlari haqida bo 'ladi. Demak gipoteza asosiy noma'lum parametr qiymatlari haqida bo‘lar ekan. Bunday statistik gipoteza parametrik gipoteza deb ataladi.
Agarda t.m.ning taqsimot funksiyasi umuman noma'lum bo'lsa, noparametrik gipoteza qabul qilinadi. Noparametrik gipoteza taqsimot funksiyasining ma'lum xossalarga ega ekanligi haqida bo'lishi mumkin.
Endi parametrik statistik alomatlarini qaraylik. t.m.ning asl taqsimot funksiyasi quyidagi taqsimotlar oilasiga tegishli bo ‘lsin:

Bu yerda o’lchovli vektor, parametrlar qiymati to'plami bo'lsin. U holda asosiy gipoteza ga asosan , alternativ gipotezaga asosan esa . Asosiy gipoteza ni tekshirish uchun va ikkita kritik to'plamlar bo'lib, ular har birining qiymatdorlik darajasi bo’lsin. Faraz qilaylik,
(1)
va
(2)
Aytaylik (2) tengsizlikda hech bo’lmaganda ning bitta qiymati uchun qat'iy tengsizlik o'rinli bo’lsin. U holda ga asoslangan statistik alomat nikiga nisbatan tekis quvvatliroq deyiladi. Tabiiyki, bu holda ga asoslangan statistik alomatni nikiga afzal ko'rmoq maqsadga muvofiq bo'ladi, chunki u alomat kam xatolikka yo‘1 qo‘yadi.
Agarda (1) va (2) munosabatlar ixtiyoriy uchun o'rinli bo'lsalar, ga mos alomat tekis eng quvvatli (t.e.q.) alomat deyiladi.