Критерий Вальда-Вольфовица
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Описание критерия) |
|||
| Строка 11: | Строка 11: | ||
<tex>DN_{s}=\frac{2n_{1}n_{2}}{(n_{1}+n_{2})^{2}}\frac{2n_{1}n_{2}-(n_{1}+n_{2})}{n_{1}+n_{2}-1}</tex> <br> | <tex>DN_{s}=\frac{2n_{1}n_{2}}{(n_{1}+n_{2})^{2}}\frac{2n_{1}n_{2}-(n_{1}+n_{2})}{n_{1}+n_{2}-1}</tex> <br> | ||
Тогда по критерию серий Вальда-Вольфовица:<br> | Тогда по критерию серий Вальда-Вольфовица:<br> | ||
| - | <tex>\frac{N_{s}-EN_{s}}{\sqrt{DN_{s}}}\sim N(0,1)</tex> | + | <tex>\frac{N_{s}-EN_{s}}{\sqrt{DN_{s}}}\sim N(0,1)</tex><br> |
| + | Исходя из полученного значения H<sub>0</sub> применяется при неком уровне значимости или овтергается. | ||
| + | |||
==Список литературы== | ==Список литературы== | ||
# [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2008]] | # [[Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2008]] | ||
Версия 14:02, 9 января 2009
Описание критерия
Критерий серий Вальда-Вольфовица может быть использован как тест для анализа регресионных остатков наряду с критерием Уилкоксона-Манна-Уитни, критерием Зигеля-Тьюки, критерием знаков, критерием экстремумов.
В этом случае критерий серий Вальда-Вольфовица испаользуется для проверки гипотезы H0: - независимая, одинаково распределенная сл. величина, где
При анализе регресионных остатков будем выделять их в серии одного знака
Ns - число серий N(ENs,DNs)
, где
n1 - число
n2 - число
Тогда по критерию серий Вальда-Вольфовица:
Исходя из полученного значения H0 применяется при неком уровне значимости или овтергается.
