WM-критерий

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Ссылки)
(Примеры задач)
Строка 4: Строка 4:
==Примеры задач==
==Примеры задач==
-
Пусть на некотором предприятии два подразделения выполняют одну и ту же работу, но на оборудовании различных производителей.
+
 
-
Каждому подразделению соответствует выборка, состоящая из рабочих этого подразделения.
+
Менеджер по [http://ru.wikipedia.org/wiki/Кейтеринг кейтерингу] хочет проверить, одинакова ли дисперсия количества соуса в упаковке при расфасовке с помощью двух диспенсеров. Каждым из диспенсеров он наполнил 10 упаковок. Возможно, диспенсеры откалиброваны по-разному (нет требования равенства медиан).
-
Каждое значение в выборке - это числовая оценка производительности данного рабочего.
+
::H<sub>0</sub> : дисперсия количества соуса в упаковке не отличается для двух диспенсеров.
-
Требуется определить, даёт ли использование одного оборудования лучший результат по сравнению с оборудованием другого производителя.
+
::H<sub>1</sub> : дисперсия количества соуса в упаковке для двух диспенсеров отличается.
Другой пример: предположим, существует два альтернативных агротехнических метода обработки полей.
Другой пример: предположим, существует два альтернативных агротехнических метода обработки полей.

Версия 16:06, 18 февраля 2014


WM-критерий — непараметрический ранговый критерий для проверки принадлежности двух независимых выборок к общей генеральной совокупности с одинаковыми характеристиками рассеяния. В отличие от критерия Зигеля-Тьюки не требует предположения о равенстве средних в выборках.

Содержание

Примеры задач

Менеджер по кейтерингу хочет проверить, одинакова ли дисперсия количества соуса в упаковке при расфасовке с помощью двух диспенсеров. Каждым из диспенсеров он наполнил 10 упаковок. Возможно, диспенсеры откалиброваны по-разному (нет требования равенства медиан).

H0 : дисперсия количества соуса в упаковке не отличается для двух диспенсеров.
H1 : дисперсия количества соуса в упаковке для двух диспенсеров отличается.

Другой пример: предположим, существует два альтернативных агротехнических метода обработки полей. Для каждого такого метода составим выборку из обработанных им полей. Значение в выборке равно урожайности данного поля. Требуется найти наиболее эффективный метод.

Описание критерия

Литература

основная статья

См. также

Ссылки

Личные инструменты