Некоторые статистические инструменты исходят из предположения, что распределение является нормальным. Ниже будет приведён алгоритм проверки нормальности распределения, а также пример в excel.
Закон распределения
Проверка на соответствие нормальному распределению - это частный случай решения задачи о нахождении среди известных функций распределения такой, максимально точно описывающей данное распределение.
В первую очередь, необходимо структурировать имеющиеся значения, в статье свойства распределения описано, как строится ряд распределения, поэтому здесь я опущу детали и приведу исходные данные и обработанные значения:
| 160 | 168 | 154 | 136 | 156 | 162 | 145 | 153 | 161 | 151 |
| 146 | 160 | 167 | 137 | 140 | 160 | 162 | 163 | 163 | 163 |
| 154 | 144 | 143 | 162 | 166 | 148 | 160 | 162 | 158 | 156 |
| 150 | 138 | 134 | 135 | 159 | 142 | 142 | 141 | 145 | 160 |
| 133 | 139 | 141 | 143 | 162 | 158 | 136 | 142 | 144 | 148 |
| 138 | 149 | 158 | 156 | 156 | 148 | 143 | 149 | 150 | 140 |
| 144 | 163 | 155 | 134 | 142 | 153 | 141 | 150 | 145 | 131 |
| 137 | 141 | 164 | 167 | 145 | 141 | 167 | 168 | 154 | 159 |
| 141 | 140 | 151 | 151 | 155 | 153 | 166 | 144 | 142 | 131 |
| 159 | 149 | 154 | 160 | 165 | 171 | 152 | 136 | 152 | 160 |
| Таблица 1. Исходные данные для проверки нормальности распределения | |||||||||
| # | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| x | 5 | 8 | 15 | 12 | 9 | 12 | 9 | 16 | 8 | 5 |
| pi | 0.05 | 0.08 | 0.15 | 0.12 | 0.09 | 0.12 | 0.09 | 0.16 | 0.08 | 0.05 |
| Таблица 2. Количество элементов в каждом интервале | ||||||||||
Независимо от того, что мы видим на графике, нам необходимо проверить, является ли распределение нормальным.
Характеристики нормального распределения - это среднее значение и стандартное отклонение. Вычислим эти значения для нашего распределения:
μ = 150.72
σ = 10.2
Расчёт среднего значения и стандартного отклонения описан в статье параметры распределения
Нормальное распределение
Кривая нормального распределения для μ=150.72 и σ=10.2:
P(x) = e^[-0.5((x-150.72)/10.2)2] / [10.2√2π] Формула нормального распределения
Первое приближение
Попробуем изобрести критерий нормальности, самое простое, что приходит в голову - это определить процент соответствия нормальной кривой и существующего распределения.
Для этого сложим абсолютные значения разниц по всем точкам графика, найдём площадь под графиком нормального распределения и вычислим интересующее отклонение, я назову такой критерий "критерий нормальности" и постановлю, что если отклонение больше, допустим 30%, то распределение не является нормальным.
diff = Σ|D(X) - P(X)|
S = ΣP(X)
Δ = diff / S
diff = 32.92
S = 75.96
Δ = 43%
Отклонение составляет 43%, поэтому я делаю следующий вывод: распределение не является нормальным по критерию нормальности.
