Технология машиностроения

36 При 2 x     по аналогии с выражениями (1.19) и (1.20) 2 0, 054 N x f      . При 3 x    получаем 3 0, 004 N x f      . Здесь x  - цена интервала. В нашем примере x  = 0,02. На основе собранных в статистических исследованиях данных после их обработки делаются выводы об изучаемых явлениях. Эти выводы делаются путём выдвижения и проверки статистических гипотез. Статистическая гипотеза (statistical hypothesys)- предположение о законе неизвестного распределения случайной величины или о параметрах этого закона, формулируемое на основе выборки. То есть это предположение о свойстве генеральной совокупности, которое можно проверить, опираясь на данные выборки. Обозначается гипотеза буквой Н. Статистические гипотезы подразделяются на нулевые и альтернативные, Нулевая гипотеза – это гипотеза об отсутствии различий между эмпирическим распределения с теоретическим. Обозначается Н 0 . Альтернативную (конкурирующую) гипотезу принято обозначать Н 1 . Проверка статистической гипотезы (testing statistical hypotheses) — это решение о принятии или отклонии статистической гипотезы с минимальным рисков ошибки. Таким образом, в основе проверки статистических гипотез лежит идея – доказательство от противного. Итак, принимаем нулевую гипотезу о том, что наша экспериментальная выборка является выборкой из генеральной совокупности, которая имеет нормальное распределение. Так как проверка статистических гипотез осуществляется на основании выборочных данных, т.е. ограниченного ряда наблюдений, решения относительно нулевой гипотезы Н 0 имеют вероятностный характер. Другими словами, такое решение неизбежно сопровождается некоторой, хотя возможно и очень малой, вероятностью ошибочного заключения как в ту, так и в другую сторону. Так, в какой-то небольшой доле случаев нулевая гипотеза может оказаться отвергнутой, в то время как в действительности в генеральной