Рубрика: Математическая статистика

Онлайн калькулятор Генератор случайных чисел (уникальных) Количество чисел Минимальное число Максимальное число Уникальные случайные числа

Подробнее

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

Подробнее

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

Подробнее

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;

Подробнее

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

Подробнее

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

Подробнее

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

Подробнее

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 –

Подробнее