рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Философия
/
Статистические гипотезы. Сравнение двух дисперсий нормальных генеральных совокупностей. Формула Фишера-Снедокора.

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Статистические гипотезы. Сравнение двух дисперсий нормальных генеральных совокупностей. Формула Фишера-Снедокора.

Статистические гипотезы. Сравнение двух дисперсий нормальных генеральных совокупностей. Формула Фишера-Снедокора. - раздел Философия, Свойства математического ожидания На Разных Этапах Статистического Исследования Возникает Необходимость В Форми...

На разных этапах статистического исследования возникает необходимость в формировании в экспериментальной проверке некоторых предположений, утверждений, гипотез. Статистической называют гипотезу в виде неизвестных распределений проверяется не противоречит ли она эмпирическим данным. Конкурирующей (альтернативной) называют гипотезу H₁, которая противоречит нулевой гипотезе.

В результате статистической проверки гипотезы могут быть допущены ошибки двух родов.

1) Рода состоит в том, что будет отвергнута правил гипотеза вероятность совершить такую ошибку обозначают и называют уровнем значимости.

2) Состоит в том, что будет принята неправильная гипотеза вероятность которой , а мощностью критерия вероятности .

Сравнение 2-х дисперсий нормальных генеральных совокупностей.

При заданном уровне значимости проверяется нулевая гипотеза, что генеральные дисперсии рассматриваемых совокупностей равны между собой.

В качестве критерия проверки нулевой гипотезы принимают случайную величину большей исправленной дисперсии к меньшей.

Величина F имеет распределение Фишера – Снедокора, которая зависит только чисел степеней и свободы.

К₁=n₁-1

К₂=n₂-1

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Свойства математического ожидания

Х Р М Х... Свойства математического ожидания... М Х С С const M C X C M X M X Y M X M Y...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Статистические гипотезы. Сравнение двух дисперсий нормальных генеральных совокупностей. Формула Фишера-Снедокора.

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Случайные величины. Закон и функция распределения для случайной величины.
Случайная величина х, связанная с некоторым испытанием, которая описывается пространством элементарных событий это функция отображающая пространство Ω на подмножество действительных чисел.

Приближенные формулы для схемы Бернулли
Вероятность по формуле Бернулли предостаточно больших n сопряжено с большим числом вычис

Выборки элементов без повторений. Размещение. Сочетание.
Размещение из n элементов его m называется выборка, которая имея по m элементов выбрано из числа n элементов отличается одна от другой либо составом элементов, либо порядком их расположения.

Основные правила комбинаторики. Правило суммы. Правило произведения.
Большинство комбинаторных задач решаются с помощью 2 основных правил: 1.правила суммы 2.правила произведения. Правило суммы. Если некоторый объект А можно выбрать

Элементы комбинаторики. Выборки и случай.
Элементы комбинаторики. Комбинаторная математика занимается в основном задачами о существовании и подсчете различных комбинаций, которые можно составить из элементов заданного конечного множ

Линейная зависимость и независимость векторов
Система

Линейные пространства. Определение линейного пространства.
Пусть V - непустое множество (его элементы будем называть векторами и обозначать

Решение систем линейных алгебраических уравнений помощью обратной матрицы.
Система из m линейных уравнений с n неизвестными х1, х2, … хn имеет вид

Решение систем линейных алгебраических уравнений методом Гаусса.
Система из m линейных уравнений с n неизвестными х1, х2, … хn имеет вид

Решение систем линейных алгебраических уравнений методом Крамера.
Система из m линейных уравнений с n неизвестными х1, х2, … хn имеет вид

Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов. Вывод нормальных уравнений МНК для параболы.
При исследовании социально-экономических явлений часто приходится иметь дело с взаимосвязанными показателями. Связь, существующая между двумя и более показателями, затушевывается, усложняется насло

Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов. Вывод нормальных уравнений МНК для гиперболы. Линеаризация модели.
При исследовании социально-экономических явлений часто приходится иметь дело с взаимосвязанными показателями. Связь, существующая между двумя и более показателями, затушевывается, усложняется насло

Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов. Вывод нормальных уравнений МНК для парной регрессии.
При исследовании социально-экономических явлений часто приходится иметь дело с взаимосвязанными показателями. Связь, существующая между двумя и более показателями, затушевывается, усложняется насло

Доверительный интервал
Доверительным называется интервал, который задан надежностью , покрывает оцениваемые пар

Выборочные характеристики вариационного ряда.
xi x1 x2 x3 … xK mi

Числовые характеристики дискретных случайных величин. Мода, медиана, начальный момент, центральный момент дискретной случайной величины.
Мода. Модой дискретной случайной величины называется ее наиболее вероятное значение. Обозначается через Мо. Медиана (Ме) ряда значений х1,х2

Условные вероятности. Формула полной вероятности. Формула Байеса.
Условной вероятностью Р(А/В) события А при условии, что событие В произошло назовем отношением Р(В)≠0;