Участник:Riabenko/Песочница

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м
м
Строка 3: Строка 3:
Исследуем чувствительность однофакторного дисперсионного анализа к расстояниям между выборками. <br>
Исследуем чувствительность однофакторного дисперсионного анализа к расстояниям между выборками. <br>
<tex>x_i^{n_i}, \;\; x_i \sim N(\mu_i, \sigma_i), \;\; i=1,\ldots,3;</tex> <br>
<tex>x_i^{n_i}, \;\; x_i \sim N(\mu_i, \sigma_i), \;\; i=1,\ldots,3;</tex> <br>
-
<tex>\mu_2 = 0, \;\; -\mu_1=\mu_3 = 0\,:\,0.01\,:\,1,</tex> <br>
+
<tex>\mu_2 = 0, \;\; -\mu_1=\mu_3 = \mu = 0\,:\,0.01\,:\,1,</tex> <br>
<tex>\sigma_1=\sigma_2=\sigma_3 =1,</tex> <br>
<tex>\sigma_1=\sigma_2=\sigma_3 =1,</tex> <br>
<tex>n_1=n_2=n_3=20.</tex> <br>
<tex>n_1=n_2=n_3=20.</tex> <br>

Версия 21:50, 15 октября 2012

Задание 2. Исследование свойств многомерного статистического метода на модельных данных

Пример

Исследуем чувствительность однофакторного дисперсионного анализа к расстояниям между выборками.
x_i^{n_i}, \;\; x_i \sim N(\mu_i, \sigma_i), \;\; i=1,\ldots,3;
\mu_2 = 0, \;\; -\mu_1=\mu_3 = \mu = 0\,:\,0.01\,:\,1,
\sigma_1=\sigma_2=\sigma_3 =1,
n_1=n_2=n_3=20.

Личные инструменты