Участник:Riabenko/Песочница

Материал из MachineLearning.

< Участник:Riabenko(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м (Новая: {{TOCright}} = Задание 1. Исследование свойств одномерных статистических критериев на модельных данных = Не...)
Текущая версия (23:34, 29 октября 2012) (править) (отменить)
м (Полностью удалено содержимое страницы)
 
(29 промежуточных версий не показаны.)
Строка 1: Строка 1:
-
{{TOCright}}
 
-
= Задание 1. Исследование свойств одномерных статистических критериев на модельных данных =
 
-
Необходимо провести исследование одного или нескольких классических критериев проверки статистических гипотез. Интерес представляет поведение
 
-
[[Достигаемый уровень значимости|достигаемого уровня значимости]] (p-value) как функции размера выборок и параметров распределения. В соответствии с индивидуальными параметрами задания необходимо указанным способом сгенерировать одну или несколько выборок из заданного распределения, выполнить [[Проверка статистических гипотез|проверку гипотезы]] при помощи соответствующего критерия, а затем многократно повторить эту процедуру для различных значений параметров. По результатам расчётов необходимо построить требуемые в задании графики, среди которых могут быть следующие:
 
-
# график зависимости достигаемого уровня значимости от значений параметров при однократном проведении эксперимента;
 
-
# график зависимости достигаемого уровня значимости одного или двух критериев от значений параметров, усреднённого по большому количеству повторений эксперимента (например, по 1000 повторений);
 
-
# график с эмпирическими оценками [[Мощность критерия|мощности]] одного или двух критериев для разных значений параметров.
 
-
 
-
В качестве оценки мощности принимается доля отвержений нулевой гипотезы среди всех проверок. То есть, если эксперимент повторялся <tex>k</tex> раз для каждого набора значений параметров, и в <tex>m</tex> из <tex>k</tex> случаев гипотеза была отвергнута на некотором фиксированном уровне значимости <tex>\alpha</tex> (примем <tex>\alpha=0.05</tex>), оценкой мощности будет отношение <tex>m/k.</tex>
 
-
 
-
Необходимо сдать: выполненный в LaTex или Microsoft Word отчёт с описанием алгоритма, построенными графиками и '''выводами (объяснение полученных результатов моделирования, границы применимости критерия и т.д.)''', а также *.m-файл или R-скрипт, при запуске которого на экран выводятся графики, соответствующие имеющимся в отчёте.
 
-
 
-
Задание принимается до '''первого ноября.'''
 

Текущая версия

Личные инструменты