Требуется построить гистограммы интегральной функции распределения и функции плотности вероятности (дифференциальной функции распределения).
Последовательность построения гистограмм:
1) Построение вариационного ряда.
Полученную выборку псевдослучайных чисел располагаем в порядке возрастания значения , находим и .
2) Определяем область реализации R (вариационный размах) полученной случайной выборки : .
3) Вычисляем количество интервалов разбиения
Предварительное количество интервалов, на которое должен быть разбит интервал , можно найти при помощи оценочных формул:
- число интервалов , это примерно . Величина интервала разбиения
С другой стороны, можно воспользоваться формулой Стерджесса для нахождения длины интервалов разбиения: (величина Dx подбирается таким образом, чтобы количество интервалов Int было целым числом) и вычислить число интервалов разбиения .
4) Определяют число попаданий реализации псевдослучайной величины Х в заданные интервалы , вычисляем относительные частоты ,
5) Строим гистограммы функции плотности вероятности распределения и интегральной функции вероятности. Диаграмма накопленных частот является аналогом интегрального закона распределения.
Принадлежность полученной выборки равномерному закону распределения можно проверить с помощью теста частот.
Тест частот:
Замечание: Объем выборки должен быть достаточно велик, во всяком случае не менее 50. Каждая группа должна содержать не менее 5-8 вариантов; малочисленные группы следует объединять в одну, суммируя частоты.
Интервал реализации случайной величина разбивается на равно протяженных интервалов (обычно ). Полученные эмпирические частоты сравниваются с теоретическими вероятностями . Согласие проверяется по критерию «хи-квадрат». Эмпирическое (опытное) значение величины хи-квадрат вычисляется по следующей формуле: . Оно сравнивается с теоретическим значением величины хи-квадрат, которое находится как критическая точка распределения хи-квадрат с заданными уровнем значимости и числом степеней свободы :
Если - принимается гипотеза о принадлежности исследуемой выборки равномерному закону распределения.
Если - гипотеза о принадлежности исследуемой выборки равномерному закону распределения отвергается.
Критерий Колмогорова применяют при наличии данных об интегральном законе распределения. В качестве функционала используют максимальную разность между теоретическим и эмпирическим законами распределения .
Колмогоров показал, что умножение на n – случайная величина, которая имеет функцию распределения .
Значение (см. приложение 2) дает вероятность того, что величина не будет превосходить параметр для любой теоретической функции .