Критерий Фридмана
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Описание критерия) |
(→Описание критерия) |
||
Строка 8: | Строка 8: | ||
::<tex>x_{i1}, x_{i2}, \dots, x_{ik}</tex>. | ::<tex>x_{i1}, x_{i2}, \dots, x_{ik}</tex>. | ||
Ранг элемента <tex>x_{ij}</tex> внутри такой последовательности обозначим через <tex>r_{ij}</tex>. | Ранг элемента <tex>x_{ij}</tex> внутри такой последовательности обозначим через <tex>r_{ij}</tex>. | ||
- | + | Очевидно, | |
::<tex>1 \le r_{ij} \le k</tex>. | ::<tex>1 \le r_{ij} \le k</tex>. | ||
Статистика критерия имеет вид | Статистика критерия имеет вид |
Версия 13:43, 5 января 2009
Критерий Фридмана является непараметрическим критерием, предназначенным для проверки однородности статистических даннных.
Содержание |
Описание критерия
Дано наблюдений , где . Через обозначим гипотезу о равенстве средних для каждой из групп:
- .
Для каждого , где , упорядочим последовательность
- .
Ранг элемента внутри такой последовательности обозначим через . Очевидно,
- .
Статистика критерия имеет вид
- .
Гипотеза принимается, если . Критические значения находятся при помощи интерполяции табличных данных.
При применима аппроксимация
- .
Литература
- Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. — М.: Физматлит, 2006. — 816 с.
- Friedman, Milton (December 1937). "The use of ranks to avoid the assumption of normality implicit in the analysis of variance". Journal of the American Statistical Association 32 (200): 675–701.
См. также
Ссылки
- Friedman test(Wikipedia)