ента з n-1 ступенями свободи. Отримане значення статистики Стьюдента потрапляє в критичну область із заданим рівнем значущості, тому ми відкидаємо гіпотезу про відсутність ефекту. p align="justify"> Пояснення:
Альтернатива: зменшиться, тоді ? crit = 1 - S (t). Тому ми використовуємо ? crit = СТЬЮДРАСП (x, n - 1, 1), а для критичної константи СТЬЮРАСПОБР.
Завдання 6
Опис даних. Вимірювалося зміст деякої домішки в харчовому продукті до і після спеціальної обробки. Немає підстав припускати нормальність розподілу даних. p align="justify"> Sheet2, стовпці E, F
Статистична завдання. Перевірити гіпотезу відсутності впливу обробки на утримання домішки за умовою знаків при заданому рівні значущості та очікуваному ефекті:
? = 0.0 5, Очікується: Зменшується.
Результати.
Частота очікуваного еффекта130 з 305%-а критична область> 20Гіпотеза відсутності еффектаотвергаетсяс критичним рівнем ? crit <<0.001
Висновок. Дані високо значимо підтверджують припущення про вплив спеціальної обробки на величину домішки. p align="justify"> Пояснення:
Критичний рівень значимості за формулою біноміального розподілу дорівнює:
? crit = 1-sup P {M ВЈ m | n, p} (*)
За умови, що p Ві 0,5.
Очевидно, що supremum досягається при p = 0.5.
Критичну константу ж ми знаходимо, виходячи із заданого рівня значущості варіюючи число успіхів.
Завдання 7
Опис даних. Фіксувалося середнє значення декількох вимірювань протягом доби верхнього артеріального тиску у пацієнтів у двох, не пов'язаних між собою, групах. Можна припустити, що для кожного пацієнта усереднений результат являє собою реалізацію нормальної випадкової величини з однаковою для обох груп дисперсією. p align="justify"> Sheet2, стовпці G, H
Статистична завдання. При заданому рівні значущості ? та альтернативу K перевірити за критерієм Стьюдента гіпотезу про те, що математичне сподівання спостережень у 1-й групі відрізняється в ту або іншу сторону від математичного очікування ...
