Участник:Riabenko/Песочница

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Содержание

Оценки

№ п/п Студент Задание 1 (1 балл) Задание 2 (1 балл) Задание 3 (3 балла) Рецензировние задания 3 (1 балл) Сумма
1 Александров Я.
2 Артюхин С. 3 3 4 2 5.5
3 Бобрик К. 3 2.5 -10 3 3.5
4 Гаврилюк К. 3 3 4 2 6
5 Елшин Д. 3 3 4 2 6
6 Ермушева А. 2 2.5 2.5 2 5
7 Зимовнов А. 3 4 4 2 7
8 Игнатьев О. 3 3 2.5 0 4.5
9 Кириллов А. 3 3 4 2 6
10 Марченко Е. 3 3 2.5 2 -10
11 Матвеева Д. 3 3 4 2 6
12 Меркулова Т. 3 2.5 3 -3 -10
13 Некрасов К. 3 3.5 3 2 3.5
14 Новиков П. 3 3 3.5 1.5 3
15 Панов А. 3 3 3.5 1.5 7
16 Плященко Е. 2 4 1.5 1.5 5
17 Полежаев В. 3 2.5 4 2 6
18 Сабурова М. 3 3 0 1.5 4
19 Соколов Е. 3 4 4 2 6
20 Фигурнов М. 3 3 4 2 6.5
21 Цупков С. 3 3.5 3.5 3 5
22 Шанин И. -2 1.5 -1 0 -10


Задание 1. Исследование свойств одномерных статистических критериев на модельных данных

Необходимо провести исследование одного или нескольких классических критериев проверки статистических гипотез. Интерес представляет поведение 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 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:

  1. график зависимости достигаемого уровня значимости от значений параметров при однократном проведении эксперимента;
  2. график зависимости достигаемого уровня значимости одного или двух критериев от значений параметров, усреднённого по большому количеству повторений эксперимента (например, по 1000 повторений);
  3. график с эмпирическими оценками 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 k раз для каждого набора значений параметров, и в m из k случаев гипотеза была отвергнута на некотором фиксированном уровне значимости \alpha (примем \alpha=0.05), оценкой мощности будет отношение m/k.

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.

Личные инструменты