![]() |
Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | |
|
Пример 1.
У предпринимателя имеется 3 магазина. В каждом из них он проводит рекламу товара пятью способами и фиксирует доход
(в тыс. руб.). Результаты сведены в таблицу.
При уровне значимости проверить гипотезу о значимости фактора рекламы.
Способ рекламы | F1 | F2 | F3 |
Для построения дисперсий необходимо найти выборочные средние по каждому уровню и выборочную среднюю по всему
массиву.
Найдем значение выборочной средней по всему массиву
по формуле
,
где р – количество испытаний; q – количество уровней.
Результаты расчета групповых средних сведем в приведенную ниже таблицу:
Номер уровня | Суммы по каждому уровню |
Всего | 1059 |
Таким образом, .
Вычислим по формуле
.
Для этого оценим разность квадратов отклонений наблюдаемой величины и выборочной средней по всему массиву:
![]() | Суммы по уровням | ||
424,36 | 416,16 | 19,36 | 859,88 |
112,36 | 0,36 | 43,56 | 156,28 |
1267,36 | 21,16 | 70,56 | 1359,08 |
2,56 | 645,16 | 0,36 | 648,08 |
936,36 | 750,76 | 108,16 | 1795,28 |
Общая сумма | 4818,6 |
Таким образом, суммируя числа в последнем столбце таблицы, получаем общую среднюю
.
Вычислим факторную сумму по формуле
,
где р – количество испытаний; q – количество уровней.
Предварительно найдем значения выборочных средних по каждому уровню по формуле
.
Получаем
.
Учитывая полученное ранее значение выборочной средней по всему массиву и выборочные средние по каждому уровню, приведем вычисления для расчета факторной суммы:
![]() | |||
![]() | 50,8 | 84,2 | 73,8 |
![]() | – 19,8 | 13,6 | 3,2 |
![]() | 392,04 | 184,96 | 10,24 |
Общая сумма |
Получаем .
Таким образом, получаем .
Найдем остаточную сумму по формуле
.
Значения средних по каждому уровню были получены ранее:
i | ![]() | ![]() | ![]() | Суммы по уровню |
0,64 | 46,24 | 1,44 | 48,32 | |
84,64 | 201,64 | 96,04 | 382,32 | |
249,64 | 331,24 | 27,04 | 607,92 | |
331,24 | 139,24 | 14,44 | 484,92 | |
116,64 | 190,44 | 51,84 | 358,92 |
Складывая числа в последнем столбце таблицы, получаем .
Для контроля расчета остаточной суммы можно использовать основное тождество дисперсионного анализа: .
Таким образом,
.
Выдвигаем гипотезу H 0: групповые средние равны.
Конкурирующая гипотеза H 1: групповые средние не равны.
Для проверки гипотезы о влиянии фактора на величину рассмотрим случайную величину .
Для этого предварительно найдем несмещенные оценки дисперсий по формулам
,
.
Получаем
;
.
Таким образом, .
Сравним полученное значение с табличным значением
, где
,
из табл. П. 6 при уровне значимости
.
Получаем .
Так как , следовательно, утверждать равенство групповых средних нельзя, то есть гипотеза о влиянии фактора
на случайную величину подтверждается.
Пример 2.
Три группы водителей обучались по различным методикам. После окончания срока обучения был произведен тестовый контроль над случайно отобранными водителями из каждой группы. Получены следующие результаты:
i -я методика | Количество допущенных ошибок | ||
1 группа | 2 группа | 3 группа | |
– | |||
– | |||
– | – | ||
– | – | ||
При уровне значимости проверить гипотезу об отсутствии влияния различных методик обучения на результаты тестового контроля водителей. Предполагается, что выборки получены из независимых, нормально распределенных совокупностей с одной и той же дисперсией.
В нашем случае p = 3, n = 7 + 5 + 3 = 15.
Вычисления удобно проводить в такой последовательности.
Определяем общее количество ошибок
.
.
Для расчетов сумм квадратов используем формулы
;
;
.
Предварительно находим несмещенные оценки дисперсий
;
.
Вычисляем величину .
Находим величину при уровне значимости
(учитывая, что
) (табл. П. 6).
Так как , то гипотеза о равенстве средних отклоняется: исследуемые методики обучения водителей дают значимо различные результаты тестового контроля.
Линейные контрасты
Если гипотеза H 0 о равенстве средних отклоняется, то требуется определить, какие именно группы имеют значимое различие средних. Для этих целей используется метод линейных контрастов. Линейный контраст Lk определяется как линейная комбинация:
,
где – константы, однозначно определяемые из формулировки проверяемых гипотез, причем
;
– средние групповые.
Оценка равна
, а оценка дисперсии
равна
.
Границы доверительного интервала для имеют вид
. (2)
Пример 3. В условиях примера 1 при двусторонних альтернативных гипотезах проверить гипотезы
,
,
,
.
В соответствии с проверяемыми гипотезами ,
, определяем линейные контрасты
;
,
,
;
;
,
,
;
;
,
,
;
;
,
;
.
Найдем границы доверительных интервалов для линейных контрастов ,
.
Предварительно вычислим оценки линейных контрастов и их дисперсий. Выборочные средние
,
,
.
Оценка дисперсии
.
Оценки контрастов и их дисперсий
,
;
,
;
,
;
;
.
При уровне значимости по табл. П. 6 находим
. Чтобы определить доверительные интервалы для линейных контрастов, предварительно вычислим
.
Таким образом, доверительные границы для контрастов ,
, по формуле (2) равны соответственно
;
;
;
.
Так как нулевое значение накрывается доверительными интервалами для и
, то гипотезы
и
принимаются, гипотезы
и
отклоняются.
Таким образом, значимо различны средние первой и третьей группы, а также среднее арифметическое средних для первых двух групп и среднее третьей группы.
Дата публикования: 2015-01-09; Прочитано: 276 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!