Участник:Slimper/Песочница

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Критерии симметрии)
(Критерии корреляции)
Строка 38: Строка 38:
Проверяется гипотеза о наличии корреляции между случайными величинами <tex>x</tex>
Проверяется гипотеза о наличии корреляции между случайными величинами <tex>x</tex>
и <tex>y</tex>. Для проверки этой гипотезы используются критерии, основанные на различных коэффициентах
и <tex>y</tex>. Для проверки этой гипотезы используются критерии, основанные на различных коэффициентах
-
[[Ранговая корреляция|ранговой корреляции].
+
[[Ранговая корреляция|ранговой корреляции]].
*[[коэффициент корреляции Спирмена|Критерий Спирмена]]
*[[коэффициент корреляции Спирмена|Критерий Спирмена]]
*[[Критерий Ширахатэ]]
*[[Критерий Ширахатэ]]
Строка 44: Строка 44:
*[[Критерий корреляции Фишера-Йэйтса]]
*[[Критерий корреляции Фишера-Йэйтса]]
*[[Критерий корреляции Ван дер Вардена ]]
*[[Критерий корреляции Ван дер Вардена ]]
-
Обобщением [[Ранговая корреляция|ранговой корреляции] на случай нескольких выборок является ''коэффициент конкордации''. На её основе строятся тесты для анализа корреляции нескольких выборок.
+
Обобщением [[Ранговая корреляция|ранговой корреляции]] на случай нескольких выборок является ''коэффициент конкордации''. На её основе строятся тесты для анализа корреляции нескольких выборок.
*[[Конкордация Кенделла|Коэффициент конкордации Кенделла]]
*[[Конкордация Кенделла|Коэффициент конкордации Кенделла]]
*[Коэффициент конкордации Шукени-Фроли]]
*[Коэффициент конкордации Шукени-Фроли]]
-
+
 
=== Критерии сдвига и масштаба ===
=== Критерии сдвига и масштаба ===
Проверяется гипотеза сдвига, согласно которой распределения двух выборок имеют одинаковую форму и отличаются только сдвигом на константу.
Проверяется гипотеза сдвига, согласно которой распределения двух выборок имеют одинаковую форму и отличаются только сдвигом на константу.

Версия 18:12, 5 января 2010

Ранговые критерии — это статистические тесты, в которых вместо выборочных значений используются их ранги(номера элементов в упорядоченной по возрастанию выборке). Большинство ранговых критериев являются непараметрическими, хотя среди ранговых критериев встречаются и параметрические, например, одновыборочный критерий Колмогорова-Смирнова.

Содержание

Классификация ранговых критериев

Ранговые критерии можно разбить на группы в зависимости от типа статистической гипотезы, которую они проверяют. Некоторые критерии входят в несколько групп, так как их можно использовать для проверки различных гипотез.

Критерии случайности

Пусть задана выборка x_1, \dots x_n. Проверяется гипотеза о том, что наблюдения x_i независимы и подчиняются одному и тому же распределению с плотностью f(x).

Критерии симметрии

Пусть задана простая выборка  x_1, \dots, x_n c плотностью f(x) Проверяется гипотеза о том, что плотность распределения симметрична относительно своего центра a.

Возможная формулировка нулевой гипотезы: H_0: f(a + x) = f(a-x) .

Критерии корреляции

Задана выборка пар наблюдений (x_i, y_i) объёма n Проверяется гипотеза о наличии корреляции между случайными величинами x и y. Для проверки этой гипотезы используются критерии, основанные на различных коэффициентах ранговой корреляции.

Обобщением ранговой корреляции на случай нескольких выборок является коэффициент конкордации. На её основе строятся тесты для анализа корреляции нескольких выборок.

Критерии сдвига и масштаба

Проверяется гипотеза сдвига, согласно которой распределения двух выборок имеют одинаковую форму и отличаются только сдвигом на константу. Пусть заданы две выборки x^m = (x_1,\ldots,x_m),\; x_i \in \mathbb{R};\;\; y^n = (y_1,\ldots,y_n),\; y_i \in \mathbb{R},взятые из неизвестных непрерывных распределений F(x) и G(y) соответственно.

Нулевая гипотеза — H_0: \quad F(x) = G(y - \mu)

Наиболее частая альтернативная гипотеза - H_1: \quad F(x) \ne G(y - \mu).

Список критериев

Кроме критериев, проверяющих гипотезу сдвига для двух совокупностей, существует большое количество тестов для проверки гипотезы сдвига среди нескольких совокупностей. Далее приведены некоторые из них:

Критерии масштаба

Литература

  1. Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. — М.: Физматлит, 2006. — 816 с.
  2. Hajek J., Sidak Z., Sen K. P. Theory of rank tests(second edition). — Academic Press, 1999. - 450 p.

См. также

Ссылки

Данная статья является непроверенным учебным заданием.
Студент: Участник:Slimper
Преподаватель: Участник:Vokov
Срок: 08 января 2010

До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}.

См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе.


Личные инструменты