Page 34 - МНД_ЛЗ

Якщо розрахована значина F більша або дорівнює F т, то з вибра-

ною довірчою ймовірністю можна стверджувати, що дисперсія D 1 бі-

льша за дисперсію D2. Інакше між цими статистичними характерис-

тиками суттєвої різниці немає і нуль-гіпотеза про їх рівність не від-

хиляється.

2.2. Методичні вказівки до проведення заняття

Здобувачі під керівництвом викладача у програмному середо-

вищі Microsoft Excel формують 2 масиви із 30 значин кожний. Для

заданого рівня статистичної значущості обидва масиви даних переві-

ряються на наявність «сумнівної» варіанти (значини).

Наступним кроком роботи є розрахунок середніх арифметичних,

середніх квадратичних відхилень і дисперсій двох порівнюваних ма-

сивів даних. У середовищі Microsoft Excel ці характеристики для ко-

жного масиву даних можна отримати за наступним ланцюгом вибору

меню:

Данные → Анализ данных → Описательная статистика → Ито-

говая статистика.

Після розрахунку вищевказаних статистичних характеристик із
виразів (1) та (2) визначають t-критерій Стьюдента та F-критерій Фі-

шера. Шляхом порівняння цих критеріїв із табличними перевіряють

відповідні нуль-гіпотези про рівність середніх арифметичних і

дисперсій двох порівнюваних масивів даних.

2.3. Структура звіту з лабораторної роботи

Звіт про виконану роботу має містити наступну інформацію:

– масиви даних до і після перевірки на «сумнівну» варіанту;

– статистичні характеристики масивів: середні арифметичні,

34