Критерий Шапиро-Уилка
Материал из MachineLearning.
Критерий Шапиро-Уилка используется для проверки гипотезы гипотезу : „случайная величина
распределена нормально“ и является одним наиболее эффективных критериев проверки нормальности. Критери, проверяющие нормальность выборки, являются частным случаем критериев согласия. Если выборка нормальна, можно далее применять мощные параметричексие критерии, например, критерий Фишера.
Содержание |
Описание критерия
Критерий Шапиро-Уилка основан на оптимальной линейной несмещённой оценке дисперсии к её обычной оценке методом максимального правдоподобия.
Статистика критерия имеет вид:
,
где .
Числитель является квадратом оценки среднеквадратического отклонения Ллойда.
Критерий Шапиро-Франча
См. также
Ссылки
Литература
| Статья в настоящий момент дорабатывается. Дорофеев Н.Ю. 09:58, 12 ноября 2008 (MSK) |
