Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Статистические гипотезы. Сравнение двух дисперсий нормальных генеральных совокупностей. Формула Фишера-Снедокора.

Читайте также:
  1. II. Большие инновационные циклы: пример России и сравнение с другими странами
  2. II. Проверка гипотез для оценки свойств двух генеральных совокупностей
  3. Автозаполнение формулами
  4. Аллегорическое сравнение
  5. Анализ конкурентов, сравнение характеристик продукта или услуги и предполагаемые потребители продукции.
  6. Временное сравнение
  7. Временное сравнение

На разных этапах статистического исследования возникает необходимость в формировании в экспериментальной проверке некоторых предположений, утверждений, гипотез. Статистической называют гипотезу в виде неизвестных распределений проверяется не противоречит ли она эмпирическим данным. Конкурирующей (альтернативной) называют гипотезу H1, которая противоречит нулевой гипотезе.

В результате статистической проверки гипотезы могут быть допущены ошибки двух родов.

1) Рода состоит в том, что будет отвергнута правил гипотеза вероятность совершить такую ошибку обозначают и называют уровнем значимости.

2) Состоит в том, что будет принята неправильная гипотеза вероятность которой , а мощностью критерия вероятности .

Сравнение 2-х дисперсий нормальных генеральных совокупностей.

При заданном уровне значимости проверяется нулевая гипотеза, что генеральные дисперсии рассматриваемых совокупностей равны между собой.

В качестве критерия проверки нулевой гипотезы принимают случайную величину большей исправленной дисперсии к меньшей.

Величина F имеет распределение Фишера – Снедокора, которая зависит только чисел степеней и свободы.

К1=n1-1

К2=n2-1

 


Дата добавления: 2015-07-15; просмотров: 106 | Нарушение авторских прав


Читайте в этой же книге: Приближенные формулы для схемы Бернулли | Случайные события. Классическая вероятность. | Выборки элементов без повторений. Размещение. Сочетание. | Основные правила комбинаторики. Правило суммы. Правило произведения. | Элементы комбинаторики. Выборки и случай. | Линейные пространства. Определение линейного пространства. | Решение систем линейных алгебраических уравнений методом Гаусса. | Решение систем линейных алгебраических уравнений методом Крамера. | Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов. Вывод нормальных уравнений МНК для параболы. | Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов. Вывод нормальных уравнений МНК для гиперболы. Линеаризация модели. |
<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов. Вывод нормальных уравнений МНК для парной регрессии.| Числовые характеристики дискретных случайных величин. Мода, медиана, начальный момент, центральный момент дискретной случайной величины.

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.005 сек.)