В третьем задании необходимо: • проверить, согласуется ли гипотеза о нормальном распределении генеральной совокупности с эмпирическим распределением выборки используя критерий хи-квадрат/критерий колмогорова-мирнова/шапиро-уилка; • сделать вывод. Задание

Для проверки гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности с эмпирическим распределением выборки, мы можем использовать несколько методов, включая критерий хи-квадрат, критерий Колмогорова-Мирнова и тест Шапиро-Уилка. В данном случае я покажу, как использовать тест Шапиро-Уилка, так как он наиболее часто применяется для проверки нормальности.

Шаг 1: Подготовка данны...

Данные выборки: X: 46, 39, 45, 42, 43, 45, 40, 48, 41, 43, 44, 41, 43, 48, 43, 46, 48, 39, 44, 45, 42, 43, 42, 46, 47, 40, 44, 46, 42 1. - Нулевая гипотеза (H0): Данные распределены нормально. - Альтернативная гипотеза (H1): Данные не распределены нормально. 2. - Для этого теста мы можем использовать статистический пакет, например, Python с библиотекой . 3. - Обычно уровень значимости (α) выбирается равным 0.05. - Если p-значение меньше α, мы отвергаем нулевую гипотезу. - Если p-значение 0.05, то мы отвергаем нулевую гипотезу и делаем вывод, что данные не распределены нормально. - Если p-значение ≥ 0.05, то мы не отвергаем нулевую гипотезу и можем предположить, что данные распределены нормально. Допустим, после выполнения кода мы получили p-значение 0.12. - Поскольку 0.12 0.05, мы не отвергаем нулевую гипотезу. Это означает, что данные могут быть нормально распределены. Таким образом, в зависимости от полученного p-значения, вы можете сделать вывод о нормальности распределения ваших данных.