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:
| 147 | 153 | 145 | 130 | 161 | 169 | 142 | 151 | 137 | 139 |
| 139 | 156 | 161 | 166 | 159 | 156 | 150 | 139 | 144 | 151 |
| 147 | 146 | 140 | 142 | 150 | 137 | 151 | 139 | 141 | 132 |
| 146 | 132 | 148 | 143 | 161 | 161 | 165 | 135 | 158 | 136 |
| 151 | 161 | 145 | 151 | 167 | 143 | 142 | 163 | 155 | 148 |
| 155 | 134 | 149 | 139 | 168 | 151 | 156 | 147 | 161 | 159 |
| 152 | 156 | 173 | 138 | 155 | 162 | 139 | 149 | 150 | 141 |
| 133 | 148 | 147 | 140 | 144 | 153 | 141 | 162 | 156 | 150 |
| 148 | 141 | 161 | 136 | 163 | 131 | 167 | 150 | 160 | 174 |
| 135 | 134 | 139 | 151 | 135 | 149 | 142 | 146 | 154 | 153 |
| Таблица 1. Исходные данные для проверки нормальности распределения | |||||||||
| # | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| x | 7 | 8 | 19 | 11 | 19 | 13 | 4 | 12 | 5 | 1 |
| pi | 0.07 | 0.08 | 0.19 | 0.11 | 0.19 | 0.13 | 0.04 | 0.12 | 0.05 | 0.01 |
| 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 = 149.08
σ = 10.29
Расчёт среднего значения и стандартного отклонения описан в статье параметры распределения
Нормальное распределение
Кривая нормального распределения для μ=149.08 и σ=10.29:
P(x) = e^[-0.5((x-149.08)/10.29)2] / [10.29√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 = 33.94
S = 83.41
Δ = 41%
Отклонение составляет 41%, поэтому я делаю следующий вывод: распределение не является нормальным по критерию нормальности.
