Понятие гипотезы

Ошибки первого и второго рода H0 — гипотеза верна H0 — гипотеза не верна Принятие основной гипотезы Верно Ошибка второго рода Отклонение основной гипотезы Ошибка первого рода Верно Левосторонняя критическая

Читать далее

Критерий Стьюдента

Критерий Стьюдента применяется для проверки равенства средних значений двух выборок, сравнение количественных значений только двух выборок с нормальным распределением случайной величины.   Критерий Стьюдента определяется по формуле: $\bar{X_1}$ – выборочные средние

Читать далее

Критерий Фишера

Критерий Фишера используют в качестве проверке равенства (однородности) дисперсий двух выборок, в том числе проверки значимости модели регрессии.  Критерий Фишера находится по формуле: при σ1>σ2 σ1 – большая дисперсия выборки;

Читать далее

Критерий Пирсона

Критерий согласия Пирсона (или хи-квадрат) вычисляется по формуле: ni – эмпирические частоты; ni* – теоретические частоты; l – количество интервалов (вариант) Объем выборки по критерию Пирсона: n>30 Теоретические частоты должны

Читать далее

Критерий Вилкоксона

Критерий Вилкоксона относится к непараметрическому ранговому критерию и применяется для проверки гипотезы об однородности двух связанных выборок в разных двух условиях при этом закон распределения случайной величины не важен. Суть

Читать далее

Метод наименьших квадратов регрессия

Метод наименьших квадратов (МНК) заключается в том, что сумма квадратов отклонений значений y от полученного уравнения регрессии — минимальное.  Уравнение линейной регрессии имеет вид y=ax+b a, b – коэффициенты линейного уравнения

Читать далее

Множественная линейная регрессия

Обычно коэффициенты множественной линейной регрессии определяются на основе метода наименьших квадратов. Уравнение множественной линейной регрессии имеет вид y=a+b1x1+b2x2+b3x3+…+bnxn+ε a, b1, b2, b3…bn – коэффициенты уравнения регрессии; x1, x2, x3…xn –

Читать далее

Критерий Колмогорова

Критерий Колмогорова применяется для проверки гипотезы распределения непрерывных функций СВ. Объем выборки n≥50. Критерий Колмогорова находится по формуле: Если проведено две выборки, то формула критерия Колмогорова примет вид: Fn(xi) — значения

Читать далее