Page 29 - 4659

m


де f густина розподілу : f  i ;
i i
n  t
i
m


 інтенсивність:   i ;
i i i 1 
 
i 
 n   m   t i
 i 1  
i m


F функція розподілу: F   i ;
i i n
i 1 


P ймовірність: P  1 F  .
i i i
Отриману в результаті математичної обробки інформацію
використовуємо для встановлення закону розподілу і
визначення його параметрів.
Перевірка гіпотези про закон розподілу за координатними
сітками з ймовірнісними шкалами проводять в наступній
послідовності: нормальний, Вейбула - Гнеденка,
*
експоненціальний, логарифмічно-нормальний, F (t)-t. Будуємо
*
графіки F (t)-t=f(t) і проводимо апроксимуючу пряму
рівновіддалену від статистичних даних.
Знаходимо максимальне відхилення від апроксимованої
прямої по ординаті D on.
За таблицею D - критерію Колмогорова в залежності від
числа дослідів N визначаємо D T. Якщо D on D T то гіпотезу про
закон розподілу відхиляють. Якщо D on < D T то гіпотеза про
закон розподілу підтверджується.
Перевірка за критерієм Пірсона виконується наступним
2
чином. Спочатку визначаємо  :
r m  n P  2
2
   i i ;
i 1 n P i
2
Далі в залежності від значення P(  ) гіпотиза про закон
розподілу приймається або відхиляється.

Визначення параметрів законів розподілу за координатними
сітками здійснюється наступним чином:
Для експоненційного (показникового) закону розподілу:
1
  ; (3.15)
t
0,632

29