Эмпирическое распределение
Cтраница 3
Обсуждение эмпирических распределений частот описанным выше образом может всегда давать только первые ориентировочные указания. [31]
Оба эмпирических распределения хорошо воспроизводятся теоретическим нормальным распределением. [32]
Если одно эмпирическое распределение сравнивается с разными теоретическими, то приведенные критерии позволяют определить, какому теоретическому распределению более соответствует эмпирический материал. [33]
Для наглядности эмпирическое распределение можно изобразить графически в виде: 1) полигона, 2) гистограммы и 3) ступенчатой кривой. [34]
Если одно эмпирическое распределение сравнивается с разными теоретическими, то приведенные критерии ( особенно Колмогорова и Пирсона) позволят определить, какое теоретическое распределение более соответствует эмпирическому материалу. [35]
 |
Распределение симметричности гнезд относительно торцов. [36] |
Следовательно, данное эмпирическое распределение хорошо согласуется с законом распределения Максвелла. [37]
 |
Распределение растений сорняков в 1000 выборках посевов гороха. [38] |
Например, эмпирическое распределение эксцентриситетов биений теоретически воспроизводится распределением Максвелла. [39]
 |
Гистограмма опытного распределения ( нормальный закон распределения. [40] |
Для анализа эмпирического распределения строят теоретическое распределение. Во многих случаях теоретическим законом распределения случайных величин является нормальный закон. [41]
Определение близости эмпирических распределений к теоретическому нормальному распределению по графику может быть недостаточна точным, субъективным и по-разному оценивать расхождения между ними. Поэтому математики выработали ряд объективных оценок для того, чтобы определить, является ли данное эмпирическое распределение нормальным. Такие оценки называются критериями согласия. Критерии согласия были предложены разными учеными, занимавшимися этим вопросом. Рассмотрим критерии согласия Пирсона, Романовского, Колмогорова и Ястревдского. [42]
Определение моментов эмпирического распределения не связано с принципиальными трудностями, однако при большом объеме экспериментального материала этот этап же-лателвно проводить с использованием ЭВМ, ибо структура расчетов проста и они легко программируются. [43]
Принципиальное отличие эмпирического распределения от нормального закона говорит, скорее всего, о том, что тест составлен неудачно, и надо менять трудности заданий теста. Это, конечно, наиболее неприятный случай. В обычной ситуации достаточны небольшие преобразования исходной гистограммы, совокупность которых называется принудительной нормализацией. [44]
Определение моментов эмпирического распределения не связано с принципиальными трудностями, однако при большом объеме экспериментального материала этот этап же-лателвно проводить с использованием ЭВМ, ибо структура расчетов проста и они легко программируются. [45]
Страницы: 1 2 3 4