Теорема Бернулли. Закон распределения Пуассона. Критерий Колмогорова

SetColor(DarkGray); Line(X1, 0, X1, Height);

End; SetTextStyle(0, 0,0);

For i := 0 To Ny Do Begin

Y1 := Round(Height-Ly*i*VZoom);

SetColor(7); Line(-5, Y1, Width, Y1); Str(Ly*i:0:2, Txt);

OutTextXY(-40, Y1-4, Txt);

SetColor(DarkGray); Line(0, Y1, Width, Y1);

Y1 := Round(Height-Ly*(i-0.5)*VZoom);

If i > 0 Then Line(0, Y1, Width, Y1);

End;

Set

Color(White); SetFillStyle(8, 7);

For i := 1 To k Do Begin

X1 := Round((i-1)*Lx*HZoom-Lx*HZoom*0.05);

X2 := Round(i*Lx*HZoom-Lx*HZoom*0.95);

Y1 := Round(Height - y[i-1]*VZoom); Y2 := Height;

Bar3D(X1, Y1, X2, Y2, 0, False);

End;

MoveTo(0, Round(Height-f(0)*VZoom));

For i := 1 To d Do

LineTo(Round(i*HZoom), Round(Height-f(i)*VZoom));

Line(0, -30, 0, Height+5); Line(0, -28, 2, -15); Line(0, -28, -2, -15);

Line(-5, Height, Width + 30, Height);

OutTextXY(-36,-30,'f(x)');

OutTextXY(Width+20, Height+5,'x');

Line(Width + 28, Height, Width + 15, Height-2);

Line(Width + 28, Height, Width + 15, Height+2);

Pause; WriteLn;

Kol := Dk * Sqrt(n);

WriteLn(' Критерий Колмогорова:'); WriteLn;

WriteLn(' F(x) F~(x) '); WriteLn;

For i := 0 To d Do WriteLn(al[i]:10:2, ay[i]:14:2);

WriteLn; WriteLn(' Максимум модуля разности: ', Dk:0:2);

WriteLn(' Значение лямбда: ', Kol:2:2);

WriteLn(' Лямбда критическое (а=0.1): ', Lkr:2:2);

Write(' Так как ', Kol:0:2, ' ');

If Kol < Lkr Then Begin

WriteLn('< ', Lkr:0:2, ' то расхождения можно считать случайными.');

WriteLn(' Нет оснований отвергнуть гипотезу о распределении');

Write(' данной совокупности по закону Пуассона.');

End;

If Kol > Lkr Then Begin

WriteLn('> ', Lkr:0:2, ' то расхождения следует считать неслучайными.');

WriteLn(' Нет оснований принять гипотезу о распределении');

Write(' данной совокупности по закону Пуассона.');

End;

Pause;

End.

Результаты работы программы

Смоделирована последовательность случайных чисел (з.Пуассона)

F(x) F~(x)

0.14 0.15

0.41 0.45

0.68 0.71

0.86 0.88

0.95 0.95

0.98 0.98

1.00 0.99

1.00 1.00

1.00 1.00

Воспользуемся критерием Колмогорова. В качестве меры расхождения между теоретическим и статистическим распределениями рассматривается максимальное значение модуля разности между статистической функцией распределения F*(x) и соответствующей теоретической функцией распределения F(x).

D = max | F*(x)- F(x)|

D = 0.04

Далее определяем величину l по формуле:

,

где n – число независимых наблюдений.

Основанием для выбора в качестве меры расхождения величины D является исключительная простота её закона распределения. А.Н. Колмогоров доказал, что, какова бы ни была функция распределения F(x) непрерывной случайной велечины X, при неограниченном возрастании числа независимых наблюдении n вероятность неравенства

стремится к пределу

Значения вероятности , подсчитанные по формуле приведённой выше занесены в таблицу, по данной таблице находим вероятность

P(l) = 0,711.

Это есть вероятность того, что (если величина х действительно распределена по закону F(x)) за счёт чисто случайных причин максимальное расхождение между F*(x) и F(x) будет не меньше, чем наблюдаемое.

Нет оснований отвергать гипотезу о том, что наш закон распределения является геометрическим законом распределения.

Критерий Колмогорова:

F(x) F~(x)

0.14 0.15

0.41 0.46

0.68 0.71

0.86 0.88

0.95 0.95

0.98 0.98

1.00 0.99

1.00 1.00

1.00 1.00

Список используемой литературы

1. «Теория вероятностей» В.С. Вентцель

2. «Теория вероятностей (Задачи и Упражнения)» В.С. Вентцель, Л.А. Овчаров

3. «Справочник по вероятностным расчётам».

4. «Теория вероятностей и математическая статистика» В.Е. Гмурман

5. «Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике» В.Е. Гмурман.

 Скачать реферат