Уровень значимости стат. критерия
Ошибкой первого рода наз. Ошибка отклонения верной нулевой гипотезы H0 -------- второго рода наз. Принятие ложной гипотезы H0 Уровнем значимости стат. критерия наз. вероятность совершенной ошибки первого рода. Мощностью критерия наз вероятность несовершенной ошибки второго рода. Проверка гипотезы о нормальном распределении СВ. Эта гипотеза есть непар. гипотеза. Основное предположение в том, что вид закона распределения – нормальный. Критерий согласия Пирсона. Пусть имеется по результатам выборки вариационный ряд.
Если гипотеза о нормальном распределении верна, то эмперические частоты должны совпадать с теоритическими частотами. nP1-теор.частота … и т.д. -эта величина распространяется по закону - табличная величина. Если , гипотеза согласуется с данными опыта. число степеней свободы. Достоинства - применим как для непрерывных, так и для дискретных СВ Недостаток – громоздок
Эмпирическая функция распределения. Из закона больших чисел следует, что если количество наблюдений велико, то F”(x) стремится по вероятности к теоретической функции распределения F”(x). 1)F”(x)-неубывающая функция. 2) 3)Если все значения находятся в промежутке [xk-1;xk] то F”(x)=1;F”(xk-1)=0;
Если по х откл.значения вариант, а по оси y накопленные частности и получаются соедин. Прямыми, то ломанные комулятой. Комулята – статистический аналог интегральной функции распределения в теории вероятности. - аналог M(X); -выборочная дисперсия. -среднее квадратичное отклонение.
Размах выборки Модой называется то значение варианты, при котором достигается наибольшая частота. Если несколько таких значений – то распределение – полимодальное. - медиана. Делит вариационный ряд пополам. Начальный и центральный выборочные моменты.
Суть метода Кормагорова: сравн. теор. и данотир. ф-цию распределения: 1) выдвиг Ha: ; 2) извлекается выборка объема n; 3) Находят . Величина при увеличении объема выборки обладает след. св-вом: вер-ть того, что . ; 4) по величине , сравнивая с табличными значениями в зависимости от уровня значимости 0,10 0,05 0,01 1,224 1,358 1,627 Если окаж. , то отсюда следует несоответствие опытным данным. Элементы теории корреляции. Каждому значению х соответствует 1 или несколько вполне определенных y. Две СВ X, Y могут быть связаны, либо зависимостью другого рода, наз. Статистической, либо не связаны (независимы). Пример: Пусть Х – кол-во внесенных удобрений, Y – урожайность с одинаковой по площади участков при одинак. внесенных удобрениях получ. различн. урожай. Средняя урожайность есть ф-ция от кол-ва удобрений. Пусть имеется 3 участка (внесли 2 тонны). На одном получили 5 единиц, на другом 6 единиц, на 3-ем – 10 единиц. . – условное среднее – среднее арифметическое значение Y, соотв. значению х=2. Если каждому значению X соотв. 1 нач. условной средней , то – ф-ция от значений X. В этом случае говорят, что СВ Y зависит от СВ X корреляционно. Корреляционной зависимостью Y от X наз ф-цию зависимости условной средней от x. (1) это уравнение наз. Уравнением регрессии Y на X, а график этой ф-ции наз. ниейрегрессии .
Популярное: Почему человек чувствует себя несчастным?: Для начала определим, что такое несчастье. Несчастьем мы будем считать психологическое состояние... Как распознать напряжение: Говоря о мышечном напряжении, мы в первую очередь имеем в виду мускулы, прикрепленные к костям ... Почему стероиды повышают давление?: Основных причин три... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (333)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |