Участник:Slimper/Песочница

Материал из MachineLearning.

< Участник:Slimper(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Критерии для проверки гипотезы симметрии)
м (декатегоризация)
 
(27 промежуточных версий не показаны.)
Строка 1: Строка 1:
-
'''Ранговые критерии''' — это статистические тесты, в которых вместо выборочных значений используются их [[ранг]]и(номера элементов в упорядоченной по возрастанию выборке). Большинство ранговых критериев являются
+
'''Критерий Бартелса (Bartels test)''' — [[непараметрический статистический критерий]], используемый для проверки случайности последовательности наблюдаемых значений. Критерий является ранговым, поэтому он инвариантен по отношению к любому монотонному преобразованию шкалы измерения. Критерий Бартелса можно применять для анализа регрессионных остатков.
-
[[Проверка статистических гипотез#Типы статистических критериев| непараметрическими]], хотя
+
Также его можно применять при анализе [[временной ряд|временных рядов]] для выявления тренда.
-
среди ранговых критериев встречаются и параметрические, например, одновыборочный [[критерий Колмогорова-Смирнова]].
+
-
==Классификация ранговых критериев ==
+
== Примеры задач ==
-
''Ранговые критерии'' можно разбить на группы в зависимости от типа [[Проверка статистических гипотез| статистической гипотезы]], которую они проверяют. Некоторые критерии входят в несколько групп, так как их можно использовать для проверки различных гипотез.
+
'''Пример 1.'''
-
=== Критерии для проверки гипотезы случайности ===
+
Ряд значений состоит из подсчитанного на протяжении нескольких лет количества туристов, посещавших страну в течение года.
-
=== Критерии для проверки гипотезы симметрии ===
+
Требуется установить, являются ли число туристов, случайным, или оно
-
Пусть задана [[простая выборка]]
+
подчиняется какой-то закономерности.
-
<tex> x_1, \dots, x_n </tex>.
+
-
Проверяется гипотеза о том, что плотность распределения симметрична относительно 0.
+
-
Может быть задана
+
-
=== Критерии для проверки гипотезы некорреллированности==
+
== Описание критерия ==
-
=== Критерии для проверки гипотез сдвига и масштаба ===
+
Заданы выборка <tex>x^n = (x_1,\ldots,x_n),x_i \in \mathbb{R}</tex>.
-
Проверяется гипотеза сдвига, согласно которой распределения двух выборок имеют одинаковую форму и отличаются только сдвигом на константу.
+
-
Пусть заданы две выборки
+
-
<tex>x^m = (x_1,\ldots,x_m),\; x_i \in \mathbb{R};\;\; y^n = (y_1,\ldots,y_n),\; y_i \in \mathbb{R}</tex>,взятые из неизвестных непрерывных распределений <tex>F(x)</tex> и <tex>G(y)</tex> соответственно.
+
-
Нулевая гипотеза <tex>H_0: \quad F(x) = G(y - \mu)</tex>
+
'''[[Нулевая гипотеза]]''' <tex>H_0:\;</tex> выборка <tex>x^n</tex> [[простая выборка|простая]], то
 +
есть все наблюдения <tex>x_i</tex> — независимы и одинаково распределены.
-
Наиболее частая альтернативная гипотеза - <tex>H_1: \quad F(x) \ne G(y - \mu)</tex>.
+
'''Статистика критерия:'''
 +
# Построить [[вариационный ряд]] выборки <tex>x^{(1)}(x_1,\ldots,x_n)</tex> и найти ранги <tex>r(x_i)</tex> всех элементов.
 +
# Статистика критерия Бартелса вычисляется по формуле:
 +
::<tex>B = \frac{ \sum_{i = 1}^n (r(x_i) - r(x_{i + 1}) )^2 }{ \sum(R_i - \frac{n + 1}{2})^2}</tex>
-
'''Список критериев'''
+
Варианты критерия (при [[уровень значимости|уровне значимости]] <tex>\alpha</tex>):
-
* [[Критерий Уилкоксона-Манна-Уитни]]
+
-
* [[Критерий Фишера-Йэйтса-Терри-Гёфдинга]]
+
-
* [[Критерий Ван дер Вардена ]]
+
-
* [[Медианный критерий]]
+
-
* [[Критерий Хаги]]
+
-
* [[E-Критерий]]
+
-
Кроме критериев, проверяющих гипотезу сдвига для двух совокупностей, существует большое
+
* двусторонний критерий (против альтернативы, что данные не случайны)
-
количество тестов для проверки гипотезы сдвига среди нескольких совокупностей. Далее приведены
+
::если <tex> B \in \left[ B_{n,\alpha/2},\, B_{n,1-\alpha/2} \right] </tex>, то нулевая гипотеза отвергается;
-
некоторые из них:
+
-
*[[Критерий Крускала-Уоллиса]]
+
-
*[[Критерий Краузе]]
+
-
*[[Критерий Пейджа]]
+
-
*[[Критерий Вилкоксона-Вилкокс]]
+
-
*[[Критерий Джонкхиера]]
+
-
*[[Критерий Неменьи]]
+
-
*[[Критерий Хеттманспергера ]]
+
-
*[[Критерий Фридмена-Кендалла-Бэбингтона-Смита]]
+
-
*[[Критерий Хеттманспергера]]
+
-
*[[Критерий Андерсона-Каннемана-Шэча]]
+
-
*[[Критерий Кендалла-Эренберга]]
+
-
*[[Критерий Ходжеса-Лемана-Сена]]
+
-
'''Критерии масштаба'''
+
* левосторонний критерий(против альтернативы, что наблюдения положительно коррелированы)
-
*[[Критерий Ансари—Бредли]]
+
::если <tex> B < B_{n,\alpha} </tex>, то нулевая гипотеза отвергается;
-
*[[Критерий Сижела-Тьюки]]
+
* правосторонний критерий(против альтернативы, что наблюдения отрицательно коррелированы)
-
*[[Критерий Критерий Кейпена]]
+
::если <tex> B > B_{n,\alpha} </tex>, то нулевая гипотеза отвергается;
-
*[[Критерий Клотца]]
+
-
*[[Критерий Сэвиджа]]
+
-
*[[Критерий Муда]]
+
-
*[[Критерий Сукхатме]]
+
-
*[[Критерий Сэндвика-Олсона]]
+
-
*[[Критерий Камата]]
+
-
*[[Критерий Бхапкара-Дешпанде]]
+
 +
Здесь <tex> B_{n,\alpha} </tex> -- это <tex>\alpha</tex>-[[квантиль]] табличного распределения статистики Бартелса с параметром <tex>n</tex>.
 +
===Асимптотический критерий ===
 +
Распределение статистики Бартелса асимптотически нормально
 +
с матожиданием <tex>\mathbb{E}B = 2</tex> и дисперсией
 +
::<tex> \mathbb{D}B = \frac{4(n - 2)(5n^2 - 2n - 9)}{5n(n + 1)(n - 1)^2} </tex>
 +
Поэтому при
 +
<tex>n \ge 20</tex> используется нормированная статистика Бартелса
 +
::<tex>B' = \frac{B - \mathbb{E}B}{\sqrt{\mathbb{D}B} } </tex>
 +
 +
== Свойства критерия Бартелса==
 +
Бартелс с помошью численного моделирования показал , что во многих случаях критерий Бартелса имеет большую мощность, чем [[Критерий Вальда-Вольфовица|критерий серий]].
 +
 +
== История ==
 +
Критерий был предложен Бартелсом в 1982 году.
== Литература ==
== Литература ==
 +
 +
# ''Gibbons J. D., Chakraborti S.'' Nonparametric Statistical Inference, 4th Ed. — CRC, 2003 — 608&nbsp;с.
# ''Кобзарь А. И.'' Прикладная математическая статистика. — М.:&nbsp;Физматлит, 2006. — 816&nbsp;с.
# ''Кобзарь А. И.'' Прикладная математическая статистика. — М.:&nbsp;Физматлит, 2006. — 816&nbsp;с.
-
# ''Hajek J., Sidak Z., Sen K. P.'' Theory of rank tests(second edition). — Academic Press, 1999. - 450&nbsp;p.
 
-
== См. также ==
+
== См. также ==
* [[Проверка статистических гипотез]] — о методологии проверки статистических гипотез.
* [[Проверка статистических гипотез]] — о методологии проверки статистических гипотез.
* [[Статистика (функция выборки)]]
* [[Статистика (функция выборки)]]
 +
* [[Критерий Вальда-Вольфовица|Критерий серий]] — другой критерий для проверки случайности ряда наблюдений
== Ссылки ==
== Ссылки ==
-
 
{{Задание|Slimper|Vokov|08 января 2010}}
{{Задание|Slimper|Vokov|08 января 2010}}

Текущая версия

Критерий Бартелса (Bartels test)непараметрический статистический критерий, используемый для проверки случайности последовательности наблюдаемых значений. Критерий является ранговым, поэтому он инвариантен по отношению к любому монотонному преобразованию шкалы измерения. Критерий Бартелса можно применять для анализа регрессионных остатков. Также его можно применять при анализе временных рядов для выявления тренда.

Содержание

Примеры задач

Пример 1. Ряд значений состоит из подсчитанного на протяжении нескольких лет количества туристов, посещавших страну в течение года. Требуется установить, являются ли число туристов, случайным, или оно подчиняется какой-то закономерности.

Описание критерия

Заданы выборка x^n = (x_1,\ldots,x_n),x_i \in \mathbb{R}.

Нулевая гипотеза H_0:\; выборка x^n простая, то есть все наблюдения x_i — независимы и одинаково распределены.

Статистика критерия:

  1. Построить вариационный ряд выборки x^{(1)}(x_1,\ldots,x_n) и найти ранги r(x_i) всех элементов.
  2. Статистика критерия Бартелса вычисляется по формуле:
B = \frac{ \sum_{i = 1}^n (r(x_i) - r(x_{i + 1}) )^2 }{ \sum(R_i - \frac{n + 1}{2})^2}

Варианты критерия (при уровне значимости \alpha):

  • двусторонний критерий (против альтернативы, что данные не случайны)
если  B \in \left[ B_{n,\alpha/2},\, B_{n,1-\alpha/2} \right] , то нулевая гипотеза отвергается;
  • левосторонний критерий(против альтернативы, что наблюдения положительно коррелированы)
если  B < B_{n,\alpha} , то нулевая гипотеза отвергается;
  • правосторонний критерий(против альтернативы, что наблюдения отрицательно коррелированы)
если  B > B_{n,\alpha} , то нулевая гипотеза отвергается;

Здесь  B_{n,\alpha} -- это \alpha-квантиль табличного распределения статистики Бартелса с параметром n.

Асимптотический критерий

Распределение статистики Бартелса асимптотически нормально с матожиданием \mathbb{E}B = 2 и дисперсией

 \mathbb{D}B = \frac{4(n - 2)(5n^2 - 2n - 9)}{5n(n + 1)(n - 1)^2}

Поэтому при n \ge 20 используется нормированная статистика Бартелса

B' = \frac{B - \mathbb{E}B}{\sqrt{\mathbb{D}B} }

Свойства критерия Бартелса

Бартелс с помошью численного моделирования показал , что во многих случаях критерий Бартелса имеет большую мощность, чем критерий серий.

История

Критерий был предложен Бартелсом в 1982 году.

Литература

  1. Gibbons J. D., Chakraborti S. Nonparametric Statistical Inference, 4th Ed. — CRC, 2003 — 608 с.
  2. Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. — М.: Физматлит, 2006. — 816 с.

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