Участник:Пасконова Ольга/Песочница
Материал из MachineLearning.
(→Двухфакторная непараметрическая модель.) |
(→Двухфакторная непараметрическая модель.) |
||
Строка 19: | Строка 19: | ||
новая статья | новая статья | ||
- | Двухфакторная непараметрическая модель: критерий Фридмана [Лапач, 203], критерий Пейджа. Примеры: сравнение эффективности методов производства, агротехнических приёмов. | + | * [[Двухфакторная непараметрическая модель]]: [[критерий Фридмана]] [Лапач, 203], [[критерий Пейджа]]. Примеры: сравнение эффективности методов производства, агротехнических приёмов. |
==Литература== | ==Литература== |
Версия 20:34, 11 декабря 2009
Статьи о группах методов или критериев
Некоторые рекомендации
— К.В.Воронцов 02:14, 14 ноября 2009 (MSK) |
Ссылки на источники обязательны. Если Вы упоминаете другие понятия прикладной статистики (в том числе названия статистических критериев), оформляйте их как ссылки на страницы внутри Ресурса. В конце каждой статьи не забывайте про разделы ==Литература== (для книг), ==Ссылки== (для ссылок на внешние URL), ==См. также== (для ссылок на страницы внутри Ресурса).
Двухфакторная непараметрическая модель.
новая статья
- Двухфакторная непараметрическая модель: критерий Фридмана [Лапач, 203], критерий Пейджа. Примеры: сравнение эффективности методов производства, агротехнических приёмов.
Литература
(для книг)
Ссылки
(для ссылок на внешние URL)
См. также
(для ссылок на страницы внутри Ресурса).
Дисперсионный анализ.
общие определения, примеры задач и перечень методов (в виде списка ссылок)
|
t-критерий Стьюдента — общее название для статистических тестов, в которых статистика критерия имеет распределение Стьюдента. Наиболее часто t-критерии применяются для проверки равенства средних значений в двух выборках. Нулевая гипотеза предполагает, что средние равны (отрицание этого предположения называют гипотезой сдвига).
Все разновидности критерия Стьюдента являются параметрическими и основаны на дополнительном предположении о нормальности выборки данных. Поэтому перед применением критерия Стьюдента рекомендуется выполнить проверку нормальности. Если гипотеза нормальности отвергается, можно проверить другие распределения, если и они не подходят, то следует воспользоваться непараметрические статистические тесты.
Дисперсионный анализ (ANOVA)
[Лапач, 193, Кулаичев, 170].
- Модели факторного эксперимента. Примеры: факторы, влияющие на успешность решения математических задач; факторы, влияющие на объёмы продаж.
- Однофакторная параметрическая модель: метод Шеффе.
- Однофакторная непараметрическая модель: критерий Краскела-Уоллиса, критерий Джонкхиера.
- Общий случай модели с постоянными факторами, теорема Кокрена.
- Двухфакторная непараметрическая модель: критерий Фридмана [Лапач, 203], критерий Пейджа. Примеры: сравнение эффективности методов производства, агротехнических приёмов.
- Двухфакторный нормальный анализ.
- Ковариационный анализ (постановка задачи).
Литература
(для книг)
Ссылки
(для ссылок на внешние URL)
См. также
(для ссылок на страницы внутри Ресурса).