Statistikk og Simulering

Økt 26. Hypotesetest

Øving

19.3. Øving

Oppgåve 19.5 Plotta sannsynsfordelinga for χ2-fordelinga med ν = 5, 15, 30, 50.

1fplot( @(x)chi2pdf(x,5), [0 100] ) 
2hold 
3fplot( @(x)chi2pdf(x,15), [0 100] ) 
4fplot( @(x)chi2pdf(x,30), [0 100] ) 
5fplot( @(x)chi2pdf(x,50), [0 100] )

Oppgåve 19.6 Bruk χ2-testen som demonstrert til å testa om dei seks minst signifikante bitsa frå slumptalsgeneratorane rng1.m og rng2.m er uniformt fordelte. Dvs. du må redusera modulo 64 i staden for 16. Kan du forkasta nullhypotesane med 5% signifikansnivå?

Oppgåve 19.7 Lat oss testa Matlabs innebygde slumptalsgenerator.

1x = randi(2^6,1000) Denne setninga genererer 1000 heiltal i intervallet 026 1. Test på 5% signifikansnivå. Er slumptala uniformt fordelte?

Hugst at talet på fridomsgradar er ein mindre enn talet på utfall.

Oppgåve 19.8 Gjenta forrige oppgåve 40 gongar. Får du same svar kvar gong?

(Du må gjerna laga ein m-fil med ein for-løkke til dette, eller du kan gjera det 40 gongar manuelt. Fritt val.)