ЗЕМЛЯ TRE. № 5. 2020 г.
учет подобного рисунка будет уже нарушением общей картины. В результате были сформулированы следующие принципы выбора: 1. Не учитываются сильно нарушенные рисунки. Исключе ние при этом составляют только рисунки с незначительными на рушениями вне линии фальшборта. В том числе при наложении рисунков. 2. Не учитываются лодки с «О» людей, так как непонятна мо тивация рисунка — или не имеет значения (сколько людей) или некогда их рисовать, или это рисунок лодки не на ходу (на рей де или на берегу), или рисунок посвящен спуску новой построен ной лодки и т.д. В результате этого отбора из 202 осталось 161 изображение. Число людей в этих лодках варьируется от 1 до 13 человек. Эмпи рическая гистограмма распределения дискретной случайной ве личины числа образов людей в лодках из каталога петроглифов Канозера приведена на рис. 2. Первоначально сформулируем и оценим наиболее простую ги потезу. В качестве такой нулевой гипотезы предположим: Гипотеза 0: Исследуемая случайная величина распределена по закону Рэлея Это естественно для величины отклонения от целевого значе ния (математического ожидания) при воздействии на эту величи ну случайных внешних обстоятельств, в том числе и субъектив ного видения самого автора изображения. Эта гипотеза предпо лагает, что были некие более-менее однотипные по конструкции и размеру лодки, которые послужили прообразом всех наскаль ных изображений. С первого взгляда, распределение действительно близко к Рэлеевскому, однако беспокоят всплески в районе значения 7, а также длинный хвост от 10 до 13. Данную случайную дискрет ную величину числа образов людей в лодках обозначим за X. Ис численное математическое ожидание для отобранных изображе ний составляет МХ=3,58, дисперсия данной случайной величины DX=5,57. То есть в лодках в среднем 3-4 человека. Среднеква дратическое отклонение численности экипажа немногим больше 2 человек. Параметр о однопараметрического Рэлеевского распределе ния (не является среднеквадратическим отклонением), вычислен ный по математическому ожиданию данной эмпирической выбор ки равен а = 2,86. Функция распределения следующая: 5 0 45 40 35 30 25 20 15 1 0 1 9 10 11 12 13 Рис. 2. Гистограмма распределения числа людей в отобранных 161 изображениях. Зеленая линия здесь соответствует теоретическим частотам. Fig. 2. H istogram o f distribution o f the num ber o f people in the selected I6I images. The green line here corresponds to the theoretical frequencies. Эмпирическое число людей в малых лодках 50 45 0 35 1 30 25 20 15 10 5 О ■СтолбецВ 10 11 12 13 14 Рис. 3. Гистограмма распределения числа людей в малых промысловых лодках ( х і ) по альтернативной гипотезе. Fig. 3. Histogram o f distribution o f the num ber o f people in small fishing boats ( xl) according to an alternative hypothesis. Эмпирическое число людей в больших грузо-промысловых лодках F (х) = 1 - ехр (- \ 2/2а2) при х > 0 0 при х < 0 ( 1 ) Сравнение гистограммы исследуемой эмпирической выборки с теоретическими частотами, вычисленными по формуле (1) для каждого из 13 интервалов приведено на рис. 2. С первого взгляда, общий характер зависимости эмпириче ских частот близок к теоретическому распределению, но в то же время отклонения реальной гистограммы от теоретической во многих точках довольно значительны. Для оценки отклонений ре альной выборки от выдвинутой гипотезы Рэлеевского распреде ления применим критерий Пирсона хи-квадрат х2(х). Вычисление критерия Пирсона в данном случае дает значение х2(х) = 179,63. Для входа в таблицу установим, что число степеней свободы для 13 интервалов при однопараметрическом распределении равно 11. Из таблиц критических значений распределения Пирсона бе рем для разумного уровня значимости а = 0,05 критическое зна чение критерия Пирсона х2 = 19,68. Это по сравнению с х2(х) = ■СтолбецЕ 10 11 12 13 Рис. 4. Гистограмма распределения числа людей в больших грузопромысловых лодках (х2) по альтернативной гипотезе. Fig. 4. Histogram o f the distribution o f the num ber o f people in large cargo fishing boats (x2) according to an alternative hypothesis. 2020 TRE 67
Made with FlippingBook
RkJQdWJsaXNoZXIy MTUzNzYz