Cтраница 1
Гипотеза нормальности распределения для данного ряда может быть принята при 5 % - ном уровне значимости, так как табличное значение критерия х2 ( 5 99) больше фактического. [1]
Следовательно, гипотеза нормальности распределения подтверждается и по этому критерию. Некоторое представление о близости эмпирического распределения к нормальному может дать анализ показателей асимметрии и эксцесса. [2]
Следовательно, гипотеза нормальности распределения выборки данных приведенных в табл. 1.1, принимается. [3]
Следовательно, гипотеза нормальности распределения выборки данных приведенных в табл. 1.1, принимается. [4]
Следовательно, гипотеза нормальности распределения выборки данных, приведенных в табл. 1.1, подтверждается. [5]
Следовательно, гипотеза нормальности распределения выборки данных приведенных в табл. 1.1, принимается. [6]
Рассмотрим методику проверки гипотезы нормальности распределения по Х2 - критерию. [7]
Рассмотрим методику проверки гипотезы нормальности распределения по X2 -критерию. [8]
Более подробное изложение вопроса о проверке гипотезы нормальности распределения выборочной совокупности с помощью других критериев ( критерий Колмогорова, критерий Пирсона) см. Пустыльник Е. И. Статистические методы анализа и обработки наблюдений. [9]
Более подробное изложение вопроса о проверке гипотезы нормальности распределения выборочной совокупности с помощью других критериев ( критерий Колмогорова, критерий Пирсона) можно найти в книге Е. И. Пустыльника, рекомендованной в списке литературы. [10]
Более подробное изложение вопроса о проверке гипотезы нормальности распределения выборочной совокупности с помощью других критериев; ( критерий Колмогорова, критерий Пирсона) можно найти в книге Е. И. Пустыльника, рекомендованной в списке литературы. [11]
Разделим этот диапазон на 15 новых класов и проверим гипотезу нормальности распределения для вновь полученных частот. Уже одного взгляда на распределение частот ( табл. 1.8) достаточно, чтобы определить, что распределение стало почти симметричным. Левая ветвь значительно растянулась, и центр распределения сместился вправо. [12]
Разделим этот диапазон на 15 новых классов и проверим гипотезу нормальности распределения для вновь полученных частот. Уже одного взгляда па распределение частот ( табл. 1.8) достаточно, чтобы определить, что распределение стало почти симметричным. Левая ветвь значительно растянулась, и центр распределения сместился вправо. [13]
Разделим этот диапазон на 15 новых класов и проверим гипотезу нормальности распределения для вновь полученных частот. Уже одного взгляда на распределение частот ( табл. 1.8) достаточно, чтобы определить, что распределение стало почти симметричным. Левая ветвь значительно растянулась, и центр распределения сместился вправо. [14]
Приведенные выше оценки параметров распределения случайных погрешностей основаны на гипотезе нормальности распределения случайных величин и применимы в тех случаях, когда результаты эксперимента не противоречат этой гипотезе. Поэтому при исследовании случайных погрешностей необходимо оценить, в какой мере результаты экспериментального исследования отвечают закону нормального распределения. В первом приближении качественная оценка степени соответствия эмпирического распределения закону нормального распределения может быть произведена по внешнему виду эмпирической кривой. [15]