Критерии согласия (стр. 6 из 7)
Аналогично, на (Приложения рис. 5) приведены функции мощности критерия 
Пирсона как функции числа интервалов 
для 
, равного 300 и 2000, при проверке простой гипотезы относительно нормального закона
( 
: 
при 
, 
; против 
: нормальный закон при 
, 
).
На рис. 5 приведены функции мощности критерия Пирсона при проверке сложной гипотезы о согласии с распределением Вейбулла. Рассматривались гипотеза
: 
при 
, 
и близкая альтернатива – распределение Накагами
: 
при 
, 
, 
Рис. 7 иллюстрирует поведение функции мощности критерия типа Никулина при использовании равновероятного группирования и проверке сложной гипотезы о согласии с нормальным законом
: 
когда в качестве альтернативы рассматривается близкий ему логистический закон
: 
при значениях параметров , 
.
Если для конкретной выборки мы отклоняем гипотезу о нормальности, и, следовательно, не имеем права пользоваться методами, основанными на нормальности, то для получения статистических выводов можно поступать разными способами. Например, если объем выборки достаточно велик, можно предпочесть использовать параметрические критерии как приближенные. Другой путь состоит в подборе замены переменной, приводящей к нормальному распределению[9]. Третий путь - применение непараметрических критериев.
Пример. Пусть получена следующая выборка 50 значений случайной величины 
с неизвестным распределением: (см. Таблица 1)
Проверим гипотезу о том, что эта случайная величина имеет нормальное распределение. После разбиения области изменения выборочных значений на 5 равных интервалов получаем следующие наблюденные и гипотетические частоты:(см. Приложения Таблица 2)
Гипотетические частоты вычислялись для нормального распределения
с параметрами, оцененными по выборке - соответственно, число степеней свободы статистики критерия равно 5-1-2=2. Выборочное значение статистики равно 
, что не выходит за критический 5%-ный предел, равный 
. Следовательно, у нас нет оснований отвергнуть гипотезу о нормальности.
В действительности, выборка была получена с помощью датчика случайных чисел, равномерно распределенных на отрезке [0, 100]. Т.е. мы видим, что при данном числе наблюдений (в общем-то, конечно, небольшом для проверки гипотезы о типе распределения) критерий 
не обнаруживает отклонения от нормальности в направлении равномерности.
Величина статистики одновыборочного критерия Колмогорова - Смирнова равна D=0.11, что также не выходит за 5%-ный предел этого критерия в предположении, что гипотетические средние равны выборочным. Однако в случае неизвестных параметров гипотетического нормального распределения лучше пользоваться модификацией критерия Колмогорова - Смирнова, предложенной Cтефенсом (Лиллифорсом). Но в этом случае значение
т.е. нет оснований отвергнуть гипотезу и по этому критерию.
Пример. Расчеты, аналогичные предыдущим, проведенные для выборки объема 150 значений случайной величины, равномерно распределенной на отрезке [0, 100], дали значение 
, что позволило отвергнуть гипотезу о нормальности на уровне значимости 5%. По критерию Колмогорова - Смирнова гипотеза отвергалась лишь на уровне 10%, а по критерию Лиллифорса - на уровне 1%, что показывает неправомочность применения критерия Колмогорова - Смирнова в данной ситуации.
Пример. Расчеты статистик критериев согласия для данных таблицы 1, содержащей 50 выборочных значений длины лепестка ириса разноцветного, приводят к значению статистики равному 2.1, и значению статистики 
, равному 0.117. В этом случае гипотеза о нормальности не отвергается ни критерием , ни критерием Колмогорова - Смирнова - Лиллифорса.
Пример. В некоторых классических экспериментах с селекцией гороха Мендель наблюдал частоты различных видов семян, получаемых при скрещивании растений с круглыми желтыми семенами и растений с морщинистыми зелеными семенами. Они приводятся ниже вместе с теоретическими вероятностями, вычисленными в соответствии с теорией наследственности Менделя. (см. Приложения Таблица 3)
В этом случае теоретическое распределение дискретно и известно полностью. Для проверки согласия экспериментальных данных теоретическому распределению используем критерий для простой гипотезы. Значение статистики, вычисленное по выборке равно
что меньше 5%-ного критического значения
Следовательно, теория наследственности Менделя не противоречит полученным экспериментальным данным.
Наряду с количественными статистическими критериями для определения типа распределения по выборочным данным используются графические методы.
Простейший способ – построение по имеющейся выборке гистограммы относительных частот и на том же графике и в том же масштабе, - кривой плотности нормального распределения с выборочным средним и выборочной дисперсией в качестве параметров. Значительные отклонения от нормальности (сильная асимметрия, бимодальность) легко обнаруживаются на графике.
Пример: Применим этот прием к рассмотренной выше модельной выборке объема n=50, извлеченной из равномерного распределения. На рис. 7 приведена гистограмма и кривая нормальной плотности. Можно сказать, что визуально отклонение от нормальности в пользу равномерности заметно (хотя, как мы видели, статистически значимо при таком числе наблюдений оно не подтверждается).