WM-критерий

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 35: Строка 35:
Критерий может быть расширен на случай k выборок за счет использования [[Критерий_Краскела-Уоллиса|критерия Краскела-Уоллиса]] (обобщение U-критерия).
Критерий может быть расширен на случай k выборок за счет использования [[Критерий_Краскела-Уоллиса|критерия Краскела-Уоллиса]] (обобщение U-критерия).
 +
 +
==Реализация==
 +
 +
* [http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/44995-wmtest Реализация WM-критерия для Matlab]
 +
 +
Пример реализации на языке R:
 +
 +
==Литература==
==Литература==
Строка 45: Строка 53:
* [[Критерий знаков]]
* [[Критерий знаков]]
-
==Ссылки==
 
-
* [http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/44995-wmtest Реализация WM-критерия для Matlab]
 
[[Категория:Прикладная статистика]]
[[Категория:Прикладная статистика]]
[[Категория:Непараметрические статистические тесты]]
[[Категория:Непараметрические статистические тесты]]

Версия 17:39, 18 февраля 2014


WM-критерий — непараметрический ранговый критерий для проверки принадлежности двух независимых выборок к общей генеральной совокупности с одинаковыми характеристиками рассеяния. В отличие от критерия Зигеля-Тьюки не требует предположения о равенстве средних в выборках.

Коротко, идея метода следующая. По двум выборкам подсчитываются модули разностей значений наблюдений, взятых наугад без возвращения. К получившимся выборкам модулей разностей применяется U-критерий Манна-Уитни о сдвиге.

Содержание

Примеры задач

Менеджер по кейтерингу хочет проверить, одинакова ли дисперсия количества соуса в упаковке при расфасовке с помощью двух диспенсеров. Каждым из диспенсеров он наполнил 10 упаковок. Возможно, диспенсеры откалиброваны по-разному (нет требования равенства медиан).

H0 : дисперсия количества соуса в упаковке не отличается для двух диспенсеров.
H1 : дисперсия количества соуса в упаковке для двух диспенсеров отличается.

Описание критерия

Пусть имеются две простые независимые выборки:

X_1^{n_1} = (X_{11},\ldots,X_{1n_1}),\; X_{1i} \sim F(t)
X_2^{n_2} = (X_{21},\ldots,X_{2n_2}),\; X_{2i} \sim G(t) = F(\frac{t-\mu}{\sigma}) .

Параметр местоположения \mu неизвестен, предположения о симметрии распределения F(t) не делается.

Нулевая гипотеза:

H0: \sigma = 1 (Выборки имеют одинаковый разбросс)

Против альтернатив:

H1: \sigma <\neq> 1

Подсчет статистики критерия: Генерируем вспомогательные выборки

D_1^{N_1} = (|X_{1i} - X_{1j}|), \quad N_1 = \lfloor\frac{n_1}{2}\rfloor
D_2^{N_2} = (|X_{2i} - X_{2j}|), \quad N_2 = \lfloor\frac{n_2}{2}\rfloor

Алгоритм порождения выборки D_1: из X_1 берутся наугад без возвращения пары наблюдений (X_{1i}, X_{1j}), в выборку D_2 добавляется |X_{1i}-X_{1j}|, процесс продолжается до тех пор, пока в X_1 не останется наблюдений, либо останется одно наблюдение. Выборка D_2 порождается аналогично.

В предположении H0, статистика U(D_1^{N_1}, D_2^{N_2}) U-критерия Мана-Уитни имеет табличное распределение.

Критерий может быть расширен на случай k выборок за счет использования критерия Краскела-Уоллиса (обобщение U-критерия).

Реализация

Пример реализации на языке R:


Литература

См. также

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=WM-%D0%BA%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B9»
Личные инструменты