Участник:Пасконова Ольга/Песочница

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Двухфакторная непараметрическая модель)
Строка 1: Строка 1:
-
==Двухфакторная непараметрическая модель==
+
== Двухфакторная непараметрическая модель ==
* [[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.
 +
'''Данные.'''
 +
 +
 +
'''Допущения.'''
 +
'''1.''' Все ошибки <tex>\epsilon_{ij}</tex> независимы.
 +
'''2.''' Все <tex>\epsilon_{ij}</tex> имеют одинаковое непрерывное (неизвестное) распределение.
==История==
==История==

Версия 10:22, 16 декабря 2009

Содержание

Двухфакторная непараметрическая модель

Данные.


Допущения. 1. Все ошибки \epsilon_{ij} независимы. 2. Все \epsilon_{ij} имеют одинаковое непрерывное (неизвестное) распределение.

История

Литература

  1. Шеффе Г. Дисперсионный анализ. — М., 1980.
  2. Аренс Х. Лёйтер Ю. Многомерный дисперсионный анализ.
  3. Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. — М.: Физматлит, 2006.
  4. Лапач С. Н. , Чубенко А. В., Бабич П. Н. Статистика в науке и бизнесе. — Киев: Морион, 2002.
  5. Лагутин М. Б. Наглядная математическая статистика. В двух томах. — М.: П-центр, 2003.
  6. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: Подход с использованием ЭВМ.
  7. Холлендер М., Вульф Д.А. Непараметрические методы статистики.

Ссылки

См. также