Проверка однородности дисперсий по партиям - раздел Философия, Эмпирические распределения случайной величины Проверим Однородность Дисперсий По Партиям По Критерию Бартлетта.
Вы...
Проверим однородность дисперсий по партиям по критерию Бартлетта.
Выдвинем гипотезы:
Определим общую выборочную дисперсию по следующей формуле:
, где
- число степеней свободы,
Заметим, .
Если гипотеза справедлива, то отношение случайных величин и имеет распределение Пирсона с числом степеней свободы , где - количество выборок.
Определим случайные величины и :
Результаты расчетов представлены в таблице 17.
Таблица 17
Результаты расчетов для критерия Бартлетта
№
49,7913
348,5391
1,6972
11,8801
0,1429
86,7028
693,6224
1,938
15,5043
0,125
24,6009
196,8072
1,391
11,1276
0,125
15,6115
93,669
1,1934
7,1607
0,1667
102,5767
718,0369
2,011
14,0773
0,1429
45,0577
225,2885
1,6538
8,2688
0,2
12,574
75,444
1,0995
6,5968
0,1667
59,1714
355,0284
1,7721
10,6327
0,1667
49,5761
347,0327
1,6953
11,8669
0,1429
15,91
111,37
1,2017
8,4117
0,1429
15,743
141,687
1,1971
10,7738
0,1111
38,3151
268,2057
1,5834
11,0836
1,1429
3574,7309
127,3843
1,7754
Исходя из расчетов, представленных в таблице 17, находим:
, отсюда
Найдем по таблице процентных точек распределения [1] квантили , где , для уровней значимости = 0,01; 0,05; 0,1:
Так как меньше значений , , то нет оснований отвергать гипотезу об однородности дисперсий для уровней значимости = 0,01; 0,05, а так как больше значения , то для уровня значимости = 0,1 гипотеза об однородности дисперсий отвергается.
Предположение о виде закона распределения о РВЗ... На данном этапе анализа исходных данных по эмпирической функции распределения...
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:
Проверка однородности дисперсий по партиям
Что будем делать с полученным материалом:
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
I. Эмпирические распределения случайной величины.. 5
1.1 Построение эмпирической функции распределения, гистограммы и полигона частот. 5
1.2 Предположение о виде закона распределения, о РВЗ. 7
II. Оценки числовых характеристик случа
Проверка выборки на РВЗ по робастному правилу
Когда закон распределения заметно отличается от нормального, применяются робастные правила удаления резко выделяющихся значений. Робастные правила основаны на робастных оценках центра данных.
Подходящий закон распределения
1. На рис. 5. изображен график закона распределения для данной выборки. Этот график больше всего похож на кривую нормального закона распределения, которая имеет симметричный холмообразный вид [2, c
Критерий Колмогорова
Идея критерия Колмогорова заключается в сравнении теоретической и эмпирической функций распределения на границах интервалов ЭФР.
Прежде чем проверять гипотезу о выбранном законе распределе
По исходным данным
Исходными данными будем считать выборку после удаления резко выделяющихся значений, объем которой (см. таблицу
По второй строке исходных данных
Второй строкой исходных данных будем считать вторую строку заданной выборки не отсортированной по возрастанию (см. задание на курсовую работу) без резко выделяющихся значений (таблица 10):
Сравнение доверительных интервалов
Доверительным называют интервал, который покрывает неизвестный параметр с заданной доверительной вероятностью (надежностью).
В предыдущих пунктах были найдены доверительные интервалы матем
Числовые характеристики случайной величины
Характеристики, назначение которых – выразить в сжатой форме наиболее существенные особенности распределения, называются числовыми характеристиками случайной величины.
Теоретические числов
Сравнение теоретических числовых характеристик с их оценками
Представим теоретические числовые характеристики и их оценки в виде таблицы 13.
Относительные ошибки, между теоретическими числовыми характеристиками и оценками числовых характеристик вычи
IX. Однофакторный дисперсионный анализ
Основная идея дисперсионного анализа состоит в сравнении «факторной дисперсии», порождаемой воздействием фактора, и «остаточной дисперсии», обусловленной случайными причинами. Если различие между э
Проверка значимости входного фактора
Для того чтобы проверить значимость входного фактора, выдвинем гипотезу об однородности двух дисперсий и альтернативную ей:
, где
- число степеней свободы, 
.
справедлива, то отношение случайных величин 
и 
имеет распределение Пирсона 
с числом степеней свободы 
, где 
- количество выборок.
, отсюда
[1] квантили 
, где 
, для уровней значимости 
= 0,01; 0,05; 0,1:
меньше значений 
Новости и инфо для студентов