Участник:Пасконова Ольга/Песочница
Материал из MachineLearning.
(→Дисперсионный анализ.) |
(→Дисперсионный анализ.) |
||
Строка 38: | Строка 38: | ||
{{TOCright}} | {{TOCright}} | ||
- | Целью дисперсионного анализа (ANOVA) является проверка значимости различия между средними с помощью сравнения (т.е. анализа) дисперсий. А именно, разделение общей дисперсии на несколько источников (связанных с различными эффектами в плане), позволяет сравнить дисперсию, вызванную различием между группами, с дисперсией, с дисперсией, вызванной внутригрупповой изменчивостью. При истинности нулевой гипотезы (о равенстве средних в нескольких группах наблюдений, выбранных из генеральной совокупности), оценка дисперсии, связанной с внутригрупповой изменчивостью, должна быть близкой к оценке межгрупповой дисперсии. | + | Целью '''дисперсионного анализа''' (ANOVA) является проверка значимости различия между средними с помощью сравнения (т.е. анализа) дисперсий. А именно, разделение общей дисперсии на несколько источников (связанных с различными эффектами в плане), позволяет сравнить дисперсию, вызванную различием между группами, с дисперсией, с дисперсией, вызванной внутригрупповой изменчивостью. При истинности нулевой гипотезы (о равенстве средних в нескольких группах наблюдений, выбранных из генеральной совокупности), оценка дисперсии, связанной с внутригрупповой изменчивостью, должна быть близкой к оценке межгрупповой дисперсии. |
'''t-критерий Стьюдента''' — общее название для [[статистический тест|статистических тестов]], в которых статистика критерия имеет [[распределение Стьюдента]]. | '''t-критерий Стьюдента''' — общее название для [[статистический тест|статистических тестов]], в которых статистика критерия имеет [[распределение Стьюдента]]. |
Версия 08:20, 12 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)
|
Целью дисперсионного анализа (ANOVA) является проверка значимости различия между средними с помощью сравнения (т.е. анализа) дисперсий. А именно, разделение общей дисперсии на несколько источников (связанных с различными эффектами в плане), позволяет сравнить дисперсию, вызванную различием между группами, с дисперсией, с дисперсией, вызванной внутригрупповой изменчивостью. При истинности нулевой гипотезы (о равенстве средних в нескольких группах наблюдений, выбранных из генеральной совокупности), оценка дисперсии, связанной с внутригрупповой изменчивостью, должна быть близкой к оценке межгрупповой дисперсии.
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)
- Шеффе Г. Дисперсионный анализ. — М., 1980.
Ссылки
(для ссылок на внешние URL)
См. также
(для ссылок на страницы внутри Ресурса).