Бутстреппинг как раз и создан для того, чтобы расширить малые выборки
Хоть как ни колдуй истинное количество наблюдений останется прежним, информация из неоткуда не берется.
Мы знаем это исходя из природы объекта
Нифига мы не знаем, см. работы Орлова. Используя критерии проверки нормальности (их тьма) мы можем только заключить. что распределение похоже на нормальное. Для приблизительного подсчета ряда параметрических критериев и применения их на практике этого достаточно, однако проведение проверки однородности с помощью них не совсем корректно в теоретическом аспекте, т. е. если кто-то сильно захочет подкопаться к результатом работы, ему будет к чему придраться.
У критерия Смирнова есть своя специфика, проявляющаяся особенно остро при малых выборках - его распределение сходится имеет вид ступенек, которое плохо сходятся с кривой Колмогорова, с которой сравниваются критические значения. Я применяю в подобных ситуациях рекомендованный все тем же Орловым критерий Леман-Розенблата. Мощность при таких малых выборках оставляет желать лучшего, но мы ведь не в медицине работаем, где надо неприменимо уровень значимости меньше 0,01, а то и и 0,001. Можно написать и p=0,12, к примеру. Честно и не подкопаешься, а как уже интерпретировать, это зависит от конкретной ситуации, ведь заветные фиксированные точки квантилей нам не Богом даны, чтобы не сметь ослушаться предписаний принимать нулевую гипотезу при любом уровне значимости больше 0,95 или 0,9. Наверное, в данной конкретной ситуации, где разница в рассеивании и на глаз отчетливо видна, можно применять и что-то помощнее, я вот только не знаю что.
Ладно, поскольку никакого ответа в виде изображения никто не предоставил, да и всем эта статистическая волынка, очевидно, надоела загадаю, чтобы игра не стопорилась, как и обещал, что-то в духе розового слона, а конкретно однотонную ярко-желтую морскую змею. Не возражаете?
