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:
| 153 | 146 | 148 | 168 | 155 | 170 | 154 | 154 | 135 | 147 |
| 137 | 148 | 161 | 143 | 166 | 146 | 154 | 157 | 147 | 136 |
| 150 | 138 | 168 | 149 | 146 | 166 | 147 | 145 | 155 | 140 |
| 165 | 153 | 161 | 154 | 158 | 152 | 140 | 146 | 155 | 140 |
| 148 | 135 | 151 | 158 | 136 | 151 | 157 | 165 | 138 | 171 |
| 144 | 165 | 134 | 140 | 165 | 149 | 152 | 160 | 132 | 133 |
| 140 | 135 | 146 | 140 | 155 | 140 | 144 | 160 | 153 | 130 |
| 160 | 151 | 156 | 149 | 156 | 164 | 161 | 126 | 155 | 169 |
| 138 | 129 | 144 | 161 | 165 | 170 | 150 | 162 | 156 | 143 |
| 167 | 153 | 156 | 156 | 161 | 171 | 151 | 152 | 145 | 138 |
| Таблица 1. Исходные данные для проверки нормальности распределения | |||||||||
| # | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| x | 3 | 3 | 10 | 9 | 16 | 12 | 20 | 10 | 9 | 6 |
| pi | 0.03 | 0.03 | 0.1 | 0.09 | 0.16 | 0.12 | 0.2 | 0.1 | 0.09 | 0.06 |
| 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 = 150.95
σ = 10.77
Расчёт среднего значения и стандартного отклонения описан в статье параметры распределения
Нормальное распределение
Кривая нормального распределения для μ=150.95 и σ=10.77:
P(x) = e^[-0.5((x-150.95)/10.77)2] / [10.77√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 = 29.48
S = 70.52
Δ = 42%
Отклонение составляет 42%, поэтому я делаю следующий вывод: распределение не является нормальным по критерию нормальности.
