Критерий Зигеля-Тьюки

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Описание критерия)
Строка 4: Строка 4:
==Описание критерия==
==Описание критерия==
Даны две выборки: <tex>x^m = (x_1,\ldots,x_m),\; x_i \in \mathbb{R};\;\; y^n = (y_1,\ldots,y_n),\; y_i \in \mathbb{R}</tex>.
Даны две выборки: <tex>x^m = (x_1,\ldots,x_m),\; x_i \in \mathbb{R};\;\; y^n = (y_1,\ldots,y_n),\; y_i \in \mathbb{R}</tex>.
-
Через <tex>H_0</tex> обозначим гипотезу о том, что вариации и медианы обеих выборок совпадают.
+
Через <tex>H_0</tex> обозначим следующую гипотезу: <tex>\mathbb{P}\{x<y\}=\frac12</tex>.
Составим объединённую упорядоченную выборку
Составим объединённую упорядоченную выборку
::<tex>z_1,z_2,\dots,z_{m+n}</tex>
::<tex>z_1,z_2,\dots,z_{m+n}</tex>
Строка 11: Строка 11:
т.е. оставшийся ряд "переворачивается" после приписывания рангов очередной паре крайних значений.
т.е. оставшийся ряд "переворачивается" после приписывания рангов очередной паре крайних значений.
Ранги, присвоенные в этой последовательности элементам проверяемых выборок, обозначим через <tex>r(x_i), r(y_j)</tex>.
Ранги, присвоенные в этой последовательности элементам проверяемых выборок, обозначим через <tex>r(x_i), r(y_j)</tex>.
-
Вычислим теперь статистику Манна-Уитни обеих выборок:
+
Вычислим теперь статистику Манна-Уитни:
::<tex>R_x = \sum_{i=1}^m r(x_i);\;\;\;\; U_x = mn + \frac12m(m+1) - R_x;</tex>
::<tex>R_x = \sum_{i=1}^m r(x_i);\;\;\;\; U_x = mn + \frac12m(m+1) - R_x;</tex>
::<tex>R_y = \sum_{i=1}^n r(y_i);\;\;\;\; U_y = mn + \frac12n(n+1) - R_y;</tex>
::<tex>R_y = \sum_{i=1}^n r(y_i);\;\;\;\; U_y = mn + \frac12n(n+1) - R_y;</tex>
 +
::<tex>U = \min\left\{U_x,U_y\right\}.</tex>.
 +
Гипотеза <tex>H_0</tex> принимается, если <tex>U \notin \left[ U_{\alpha/2},\, U_{1-\alpha/2} \right] </tex>,
 +
где U_{\alpha} есть <tex>\alpha</tex>-квантиль табличного распределения Уилкоксона-Манна-Уитни с параметрами <tex>m,\,n<\tex>.
==Литература==
==Литература==

Версия 19:21, 4 января 2009

Критерий Зигеля-Тьюки является ранговым критерием, предназначенным для проверки принадлежности двух независимых выборок к общей генеральной совокупности с одинаковыми характеристиками рассеяния.

Описание критерия

Даны две выборки: x^m = (x_1,\ldots,x_m),\; x_i \in \mathbb{R};\;\; y^n = (y_1,\ldots,y_n),\; y_i \in \mathbb{R}. Через H_0 обозначим следующую гипотезу: \mathbb{P}\{x<y\}=\frac12. Составим объединённую упорядоченную выборку

z_1,z_2,\dots,z_{m+n}

и составим из неё новую последовательность вида

z_1,z_{m+n},z_{m+n-1},z_2,z_3,z_{m+n-2},\dots,

т.е. оставшийся ряд "переворачивается" после приписывания рангов очередной паре крайних значений. Ранги, присвоенные в этой последовательности элементам проверяемых выборок, обозначим через r(x_i), r(y_j). Вычислим теперь статистику Манна-Уитни:

R_x = \sum_{i=1}^m r(x_i);\;\;\;\; U_x = mn + \frac12m(m+1) - R_x;
R_y = \sum_{i=1}^n r(y_i);\;\;\;\; U_y = mn + \frac12n(n+1) - R_y;
U = \min\left\{U_x,U_y\right\}..

Гипотеза H_0 принимается, если U \notin \left[ U_{\alpha/2},\, U_{1-\alpha/2} \right] , где U_{\alpha} есть \alpha-квантиль табличного распределения Уилкоксона-Манна-Уитни с параметрами m,\,n<\tex>.
</p><p>==Литература==
</p>
<ol><li>''Кобзарь А. И.'' Прикладная математическая статистика. — М.: Физматлит, 2006. — 816 с.
</li></ol>
<p>==См. также==
</p>
<ul><li>[[Критерий Уилкоксона-Манна-Уитни]]
</li><li>[[Критерий знаков]]
</li><li>[[Критерий Краскела-Уоллиса]]
</li></ul>
<p>==Ссылки==
</p>
<ul><li>[http://en.wikipedia.org/wiki/Siegel-Tukey_test Siegel-Tukey test](Wikipedia)
</li></ul>
<p>[[Категория:Прикладная статистика]]

Личные инструменты