Критерий Тьюки

Материал из MachineLearning.

Версия от 19:50, 10 января 2009; Чижик Григорий (Обсуждение | вклад)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск

Содержание

Критерий Тьюки

Критерий Тьюки основан на последовательности статистик
T_j=\frac{|\bar{x_j}-\bar{x}|}{s\sqrt{\frac{k-1}{kn}}}

сравнивающих попарно все исследуемые среднии \bar{x_j} с общим средним\bar{x}.
В этом случае s^2 является оценкой общей дисперсии с f=k(n-1) степенями свободы. т.е.

 s^2=\frac{1}{k(n-1)}\sum_{j=1}^k\sum_{i=1}^{n}(x_{ij}-\bar{x})^2

Если T_j<T_{\alpha} для всех j=1,...,k , где T_{\alpha} - критическое значение критерия Тьюки,
то нулевая гипотеза H_0 (x_1=x_2=...=x_k) принимается. Нарушение неравенства для любого j отклоняет нулевую гипотезу.

Требования к выборкам

Для критерия Тьюки необходимо, чтобы дисперсии всех выборок были статистически неразличимы.

Литература

↑ Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. — М.: Физматлит, 2006 стр. 403

Ссылки

http://en.wikipedia.org/wiki/Tukey%27s_test

Личные инструменты