Page 312 - 4196

ва – незмінність безаномальної складової поля у векторів
0
X і X .
Тепер для визначення надійності  виявлення


аномальності у вектору X використаємо оцінку a па-
раметру нецентральності. Згідно апроксимації Пірсона
(5.35) ймовірність виявлення аномальності вектору X
дорівнює

   P  2  x .
f
2
Обчислимо параметри x і   f центрального  - роз-
поділу, яким апроксимується нецентральний розподіл
2
 1  n   a , 1
3
  
 n  1 a 2  9  2 17 . 48  3 43 . 96 3
  f       22 ; 5 .
2 2 2
   9  3 17 . 48  61 . 44
 n  1 a 3 
 
n  1 a 2     a  2 
x   k   
n  1 a 3    n  1 a 3  
 
43 . 96  17 . 48 2 
  16 9 .    15 . 65 .
61 . 44  61 . 44 


2
За таблицею інтегралу ймовірностей  [3] за аргумен-
f
тами x і  f знаходимо шукану імовірність   . 0 05 
 2
   P  f  x  0 . 85 .
Таким чином, аномальність вектору X підтверджується з
імовірністю 0.85.
2
Особливістю застосування  - статистики явля-
ється те, що вона реагує не на зміну середньої, виклика-

312