Математична статистика - Руденко В. М. - Критерій Колмогорова-Смірнова λ
Критерій Крамера-Велча Т побудований на підході оцінювання рівності математичних очікувань генеральних сукупностей, звідки взято вибірки. Статистика критерію має вигляд:
-у/П1П2 (х 1 " Х2)
= І 2 2 , (5.11)
^ 1 + П2 5 2
Де невідомі дисперсії замінені їхніми вибірковими оцінками. Більш того, при рості обсягів вибірок розподіл статистики Т Крамера-Велча збігається до стандартного нормального розподілу з математичним очікуванням 0 і дисперсією 1,00. З асимптотической нормальності статистики Т правило ухвалення рішення для критерію Крамера-Велча виглядає так: якщо ТЕм"< г(1-а/2), то гіпотеза однорідності (рівності математичних очікувань) приймається на рівні значущості а. У прикладній статистиці найбільше часто застосовується рівень значущості 0,05. Тоді значення модуля статистики Т Крамера-Велча треба порівнювати із критичним значенням гКр=1,96.
Приклад 5.6. Зробити статистичні висновки на рівні значущості 0,05 щодо однорідності двох вибірок за критерієм Крамера-Велча (емпіричні дані взято з попереднього прикладу 5.5).
Послідовність рішення:
O Розрахунки емпіричного критерію показано на рис. 5.16 і 5.17. Емпіричне значення критерію ТЕм" можна оцінити з елементарних розрахунків:
Т _ V18 o 20(4,72 - 3,90) ^ 1 77 718 -1,98 + 20 o 2,09 ~ ' .
O Критичне значення ТКр для рівня значущості 0,05 отримаємо за допомогою функції =НОРМСТОБР(1-0,05/2), яка повертає значення 1,96.
O Прийняття рішення. Оскільки ТЕмп< г0о05 (1,77<1,96), нульова гіпотеза Н0 приймається на рівні значущості 0,05.
O Формулювання висновків. На рівні значущості 0,05 відсутні підстави стверджувати про неоднорідність незалежних вибірок.
Серед психолого-педагогічних завдань нерідко інтерес становить не перевірка рівності математичних очікувань або інших параметрів розподілу, а виявлення будь-яких розходжень генеральних сукупностей, з яких витягнуті вибірки. Але методи, що засновані на використанні статистик Стьюдента І і Крамера-Велча Т, не дозволяють перевіряти гіпотезу Н0 щодо розходжень сукупностей. Тому варто використовувати непараметричні методи (наприклад, Колмогорова-Смірнова, Вілкоксона-Манна-Вітні, Лемана-Розенблатта та ін.), для яких не є обов'язковими припущення приналежності розподілу результатів спостережень певному параметричному сімейству.
Критерій Колмогорова-Смірнова λ
Критерій Колмогорова-Смірнова x призначений для зіставлення двох емпіричних розподілів F1(x) i F2(x) між собою. Статистика критерію має вид:
А = max| F1 (x) - F2( x), (5.12)
Де F1(x) i F2(x) - емпіричні функції розподілу вибірок и1 і и2.
Критерій дозволяє знайти точку, у якій сума накопичених розбіжностей між двома розподілами F1(x) i F2(x) є найбільшою (максимальною), і оцінити достовірність цієї розбіжності. Для ^-критерію зіставляють Накопичені (інтегральні) частоти. Нульова гіпотеза H0 свідчить про те, що відмінності між двома розподілами Недостовірні.
Приклад 5.7. Зробити статистичні висновки на рівні значущості 0,05 щодо однорідності двох вибірок за критерієм Колмогорова-Смірнова (емпіричні дані взято з прикладу 5.5).
Послідовність рішення:
O Формулювання гіпотез:
H0: відмінності між двома розподілами Недостовірні (судячи з точки максимальної накопиченої розбіжності між ними);
H]: відмінності між двома розподілами достовірні (судячи з точки максимальної накопиченої розбіжності між ними).
O Розрахунки емпіричного критерію Колмогорова-Смірнова x Емп показано на рис. 5.18. У стовпчику J розраховано абсолютні різниці накопичених емпіричних частот | F1 - F2 |, максимальне значення яких складе емпіричний ^-критерій Колмогорова-Смірнова:
^емп = max| F1 - F2 | = 0,178. Розрахункові формули для визначення xЕмп наведено на рис. 5.19.
Рис. 5.18. Розрахунки емпіричного критерію X
O Критичні значення ^-критерію для рівня значущості 0,05 і П = 20 визна-
Чаються за табл. 3 Додатків!0_05~ 0,294.
Рис. 5.19. Розрахункові формули для визначення XЕмп
O Прийняття рішення. Оскільки емпіричне значення критерію ^Е^"~0,178 менше за критичне значенню Х0 05 ~ 0,294, гіпотеза Н0 приймається на рівні значущості 0,05.
O Формулювання висновків. На рівні значущості 0,05 відсутні підстави стверджувати про неоднорідність незалежних вибірок.
Схожі статті
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Критерій Крамера-Велча T
Критерій Крамера-Велча Т побудований на підході оцінювання рівності математичних очікувань генеральних сукупностей, звідки взято вибірки. Статистика...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Рівень статистичної значущості
Статистичний критерій - це вирішальне правило, що забезпечує математично обгрунтоване прийняття істинної і відхилення помилкової гіпотези. Статистичні...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Параметричні і непараметричні критерії
Статистичний критерій - це вирішальне правило, що забезпечує математично обгрунтоване прийняття істинної і відхилення помилкової гіпотези. Статистичні...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 5.3. ПЕРЕВІРКА ОДНОРІДНОСТІ ВИБІРОК
У дослідженнях з педагогіки чи психології часто виникає необхідність з'ясувати, чи розрізняються генеральні сукупності, з яких узято вибірки. Наприклад,...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Критерій Шапіро-Вілка W
Критерій х засновано на порівнянні емпіричної гістограми розподілу випадкової величини з її теоретичною щільністю. Діапазон виміряних емпіричних даних...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Критерій згоди х2
Критерій х засновано на порівнянні емпіричної гістограми розподілу випадкової величини з її теоретичною щільністю. Діапазон виміряних емпіричних даних...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Критерій Стьюдента t
У дослідженнях з педагогіки чи психології часто виникає необхідність з'ясувати, чи розрізняються генеральні сукупності, з яких узято вибірки. Наприклад,...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Статистичні критерії
Статистичний критерій - це вирішальне правило, що забезпечує математично обгрунтоване прийняття істинної і відхилення помилкової гіпотези. Статистичні...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Помилки прийняття статистичних рішень
Прийняття статистичних рішень виконується на основі емпіричного критерію: якщо значення ¥Емп знаходяться в критичній області | ¥Емп | > | ¥Кр |, нульова...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Правила прийняття статистичних рішень
Прийняття статистичних рішень виконується на основі емпіричного критерію: якщо значення ¥Емп знаходяться в критичній області | ¥Емп | > | ¥Кр |, нульова...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Критерії асиметрії та ексцесу
При використанні методів математичної статистики надзвичайно важливо знати закон розподілу властивості, що вивчається. По суті, вже сама досліджувана...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 5.2. ГІПОТЕЗИ ЩОДО НОРМАЛЬНОГО РОЗПОДІЛУ ОЗНАК
При використанні методів математичної статистики надзвичайно важливо знати закон розподілу властивості, що вивчається. По суті, вже сама досліджувана...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Типи і загальна схема перевірки статистичних гіпотез
Стандартні процедури прийняття (відхилення) нульової гіпотези Н0 основані на фіксації факту попадання значень емпіричного критерію ¥Ем" у критичну...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Статистичні рішення на основі р-значень
Стандартні процедури прийняття (відхилення) нульової гіпотези Н0 основані на фіксації факту попадання значень емпіричного критерію ¥Ем" у критичну...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Інтервальне оцінювання
В основі застосування методу найменших квадратів покладено умову Мінімізації суми квадратів відхилень вибіркових даних від тих, що визначаються оцінкою....
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Метод найменших квадратів
В основі застосування методу найменших квадратів покладено умову Мінімізації суми квадратів відхилень вибіркових даних від тих, що визначаються оцінкою....
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Біноміальний розподіл
Зміст класичних законів великих чисел полягає в тому, що вибіркове середнє арифметичне незалежних однаково розподілених випадкових величин наближається...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Метод моментів
За цим методом (запропоновано К. Пірсоном) певна кількість вибіркових моментів (початкових vK або центральних mK, або тих і інших) прирівнюють до...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Розподіли "хі-квадрат", Стьюдента і Фішера
При побудові статистичних моделей нормальному законові безумовно належить центральне місце. Проте намагання використовувати його для моделювання...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Нормальний розподіл
Роботи Я. Бернуллі, а також приватні дослідження інших математиків XVII-XVIII ст. з Європи згодом оформилися в теорію ймовірності. У початковий період...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Метод максимальної правдоподібності
За цим методом (запропоновано К. Пірсоном) певна кількість вибіркових моментів (початкових vK або центральних mK, або тих і інших) прирівнюють до...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 3.4. ТЕОРЕТИЧНІ РОЗПОДІЛИ ВИПАДКОВИХ ВЕЛИЧИН
Зміст класичних законів великих чисел полягає в тому, що вибіркове середнє арифметичне незалежних однаково розподілених випадкових величин наближається...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - 1. ПРЕДМЕТ МАТЕМАТИЧНОЇ СТАТИСТИКИ
Основні завдання та методи математичної статистики Математична статистика - це сучасна галузь математичної науки, яка займається статистичним описом...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Основні завдання та методи математичної статистики
Основні завдання та методи математичної статистики Математична статистика - це сучасна галузь математичної науки, яка займається статистичним описом...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Згруповані розподіли
Розподіли згрупованих частот Використовуються у разі інтервальних або відносних типів вимірювань, якщо емпіричні дані приймають будь-які дійсні значення...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Розрахунки та інтерпретація МЦТ і ММ
Розрахунки показників МЦТ і ММ можна здійснити в MS Excel трьома способами з використанням: O математичних операцій за відповідних формул МЦТ і ММ; O...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Міри мінливості (ММ)
Обмеженість мір центральної тенденції для характеристики сукупностей можна продемонструвати на прикладі двох вибірок (рис. 2.29), які мають Різні...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Варіаційні ряди та статистичні розподіли
Статистичні показники, що розкривають властивості вибірки, можна представити такими основними групами: - Емпіричними розподілами (варіаційними,...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Елементи комбінаторики
Формула повної ймовірності дає можливість розрахувати ймовірність Р(А) події А, якщо вона залежить від системи подій-гіпотез Н1,Н2,...,НП, за умовними...
-
Математична статистика - Руденко В. М. - Характеристики випадкових величин
Випадкову величину X можна повноцінно характеризувати функцією розподілу подій сс>і, (функція визначена на просторі елементарних подій £2). Функція...
Математична статистика - Руденко В. М. - Критерій Колмогорова-Смірнова λ