gipotezaN0 Null: între cele două eșantioane este nici o diferență esențială, ambele fac parte din aceeași populație generală, dar diferențele se datorează natura aleatorie a eșantionului, de exemplu, influența erorilor aleatorii.
Ca de obicei Procedura de testare ipoteza este următoarea:
1) se calculează prin eșantionare criterii de inspecție;
2) valoarea rezultantă a criteriului este comparată cu valoarea critică găsită din tabele. Valoarea critică a fiecărui criteriu în parte determinată de nivelul de semnificație și grade de libertate pentru care au fost calculate valorile, incluse în criteriul.
Să luăm în considerare o serie de criterii de testare comune ipoteze.
Criterii de excludere gafe. Dacă rezultatele experimentale obținute datorită gafa, acestea trebuie eliminate fără a se expune nici o evaluare statistică. Trebuie să verificați outliers.
criteriu de testare este
în care xpod - rezultat „suspect“ (cel mai mic sau mai mare);
- media obținută prin formula;
S - abaterea standard; în care în calculul lui x și S este transformat rezultatul „suspecte“;
n - numărul de măsurători.
Valoarea rezultată a criteriului este comparat cu tabelul. Puteți utiliza, de asemenea, testul Irwin # 955;. care se bazează pe diferența dintre xn și xn + 1 (două cele mai mari valori ale NE):
În cazul în care valoarea # 955; p mai mare decât valoarea tabelara corespunzătoare # 955; cr ar trebui să plece.
criteriul Pearson # 967; 2. Pentru a testa ipoteza potrivit empirice CB distribuție criteriu teoretic Pearson cel mai frecvent utilizat # 967; 2
Trebuie să verificăm dacă datele experimentale sunt în concordanță cu ipoteza că CBD este legea de distribuție a funcției date F (d) sau funcția de densitate de probabilitate f (d). Noi numim această distribuție „teoretică“.
Cunoscând această lege, putem calcula numărul estimat de defecțiuni ale produselor la anumite intervale de timp, care bate testul.
Rezultatul este numărul teoretic de frecvențe în intervale k de încercări de timp:
Se calculează numărul de produse nu a reușit, în aceleași intervale și în experiența noastră obținem un număr de frecvențe pilot
Pentru a verifica consistența distribuțiile teoretice și experimentale diferențele de măsură calculate # 967; 2.
și numărul de grade de libertate v = k-f. unde f - numărul de constrângeri. Numărul de constrângeri este numărul parametrilor distribuției, a crescut cu unul. mese speciale întocmite pentru distribuirea Pearson.
testul Kolmogorov # 955;. Criteriul Pearson este utilizat numai în cazurile în care numărul de observații (n≥25). Dacă se cunosc valorile teoretice ale parametrilor de distribuție, cel mai bun criteriu este testul Kolmogorov.
Face diferența între sumele teoretice și empirice acumulate constatate și valoarea maximă a acestei diferențe, calcularea valorii D prin formula:
În cazul în care. - diferența dintre funcțiile distribuției experimentale și teoretice ST.
factor # 955; este dată de:
Folosind datele tabelate pentru valorile calculate # 955;, determina probabilitatea P (# 955) - probabilitatea ca funcția ipotetic selectat corect.
Criteriul Fisher F. înainte de compararea valorilor medii ale celor două eșantioane, este necesar să se asigure egalitatea varianțelor. În normal CB legea de distribuție pentru a testa ipoteza egalității (omogenitate) dispersiilor probelor utilizate în statistică ca un criteriu, care este raportul dintre cele două evaluări independente ale populației și dispersii. având un grad de libertate, respectiv v1 IV2. și anume
În această condiție trebuie să fie îndeplinite. în care: - valoarea mare a varianței eșantionului în cele două probe.
Valoarea obținută este comparată cu predeterminate grade p stablichnym nivel de semnificație de libertate, și v1 = n1 -1 IV2 = n2 -1. Dacă F Criteriul KohrenaG. Dacă numărul de serii paralele de experimente în același mod, uniformitatea dispersiei a mai multor eșantioane verificate utilizând criteriul KohrenaG conform formulei: unde - dispersia maximă, și - suma tuturor dispersiilor eșantion, N - numărul de probe, n - numărul eșantionului. Dacă valoarea calculată a G este mai mare decât masa GKR (la un nivel de semnificație # 945; și grade de libertate v1 = n1 -1 numărătorul și v2 = N numitor), ipoteza egalității (omogenitate) dispersiile respinse. În cazul în care testul de testare Q Fisher și Cochran arată că ipoteza nulă poate fi acceptată pentru evaluările varianțe, evaluările numite omogene; Această procedură este adesea numită verificare de omogenitate a varianțelor. Estimările omogeni pot fi mediate - căuta o singură estimare a varianței lungul multitudinii de măsurători; Pentru a face acest lucru, se folosește formula: Student criteriu T. Pentru a testa ipoteza egalității a două eșantion înseamnă CB care are o lege normală de distribuție, folosind testul t Student. Ipoteza nulă este: valorile medii din cele două serii de măsurători sunt estimări ale aceleași valori generale (așteptările, valoarea reală). În cazul în care o serie de măsurători, care au fost obținute medii, sunt realizate cu precizie diferite (cu diferite variații), compararea procedurii de mediu mult mai complicată. În aceste cazuri, este posibil să se recomande metode specifice. În cazul în care omogenitatea varianței și a găsit o evaluare globală, atunci verificarea se efectuează prin testul Student în care n1 și n2 - numărul de măsurători în prima și a doua serie; s - estimarea unică a abaterii standard a lungul multitudinii de măsurători. Valoarea critică depinde de t și v # 945; .articole similare