Cтраница 2
Первоначально этот метод был разработан в математической статистике для испытания различных гипотез, а затем успешно применен при решении радиолокационных задач и задач передачи дискретной информации. Эта теория объединила и развила многие методы статистики, теории игр, а также методы, разработанные в прикладных областях знаний. Поэтому метод проверки статистических гипотез является в настоящее время одним из частных случаев современной теории статистических решений. Он очень удобен для решения задач различения дискретных сигналов. Рассмотрим суть метода проверки гипотез применительно к различению сигналов. [16]
При этом под влиянием факторов, медленно меняющихся во времени, происходит флуктуация положения центра рассеяния; это также приводит к получению неоднородного распределения. На это обстоятельство впервые обратил внимание Оертель [131], предложивший для проверки гипотезы нормальности пользоваться г-критерием, основанным на использовании большого числа малых выборок, как это показано в предыдущем параграфе. Учитывая эти соображения, нужно рекомендовать аналитикам отказаться от традиционного метода проверки гипотезы нормальности при изучении ошибок воспроизводимости путем многократного повторного анализа одной и той же пробы. Нужно обратить внимание также и на то обстоятельство, что некоторая неоднородность распределений, обнаруженных в рассмотренных выше примерах с определением марганца и кремния в чугунах также возможно объясняется тем обстоятельством, что за то длительное время, которое было необходимо для получения 1000 спектральных и химических определений, могло происходить смещение центра рассеяния. К сожалению, указанный выше метод проверки гипотезы нормальности неприменим при изучении методических ошибок, поэтому единственная рекомендация, которую здесь можно дать-это стремиться выполнять анализы в возможно более короткий промежуток времени. [17]