Участник:Anton/Песочница
Материал из MachineLearning.
Критерии согласия [1] - это критерии проверки гипотез о законе распределения вероятностей. Такие критерии подразделяются на два класса:
- Общие критерии согласия применимы к самой общей формулировке гипотезы, а именно к гипотезе о согласии наблюдаемых результатов с любым априорно предполагаемым распределением вероятностей.
- Специальные критерии согласия предполагают специальные нулевые гипотезы, формулирующие согласие с определенной формой распределения вероятностей.
Содержание |
Общие критерии согласия
Нулевая гипотеза , где
- эмпирическая функция распределения вероятностей;
- гипотетическая функция распределения вероятностей.
Существует три группы общих критериев согласия:
- критерии, основанные на изучении разницы между теоретической плотностью распределения и эмпирической гистограммой;
- критерии, основанные на расстоянии между теоретической и эмпирической функциями распределения вероятностей;
- корреляционно-регрессионные критерии, основанные на изучении корреляционных и регрессионных связей между эмпирическими и теоретическими порядковыми статистиками.
Критерии, основанные на сравнении теоретической плотности распределения и эмпирической гистограммы
Специальные критерии согласия
Нормальное распределение
Специальные критерии согласия, отвечающие за проверку нормальности описаны тут.
Экспоненциальное распределение
Равномерное распределение
Список литературы
- ↑ Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. — М.: Физматлит, 2006. — 816 с.
| Данная статья является непроверенным учебным заданием.
До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}. См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе. |
