Критерий Вальда-Вольфовица
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Описание критерия) |
|||
| Строка 6: | Строка 6: | ||
N<sub>s</sub> - число серий <tex>\sim</tex> N(EN<sub>s</sub>,DN<sub>s</sub>)<br> | N<sub>s</sub> - число серий <tex>\sim</tex> N(EN<sub>s</sub>,DN<sub>s</sub>)<br> | ||
<tex>E\varepsilon_{i}=0</tex><br> | <tex>E\varepsilon_{i}=0</tex><br> | ||
| - | <tex>EN_{s}=\frac{2n_{1}n_{2}}{n_{1}n_{2}}+1</tex>, где<br> | + | <tex>EN_{s}=\frac{2n_{1}n_{2}}{n_{1}+n_{2}}+1</tex>, где<br> |
n<sub>1</sub> - число <tex>\varepsilon_{i}\geq0</tex><br> | n<sub>1</sub> - число <tex>\varepsilon_{i}\geq0</tex><br> | ||
n<sub>2</sub> - число <tex>\varepsilon_{i}<0</tex><br> | n<sub>2</sub> - число <tex>\varepsilon_{i}<0</tex><br> | ||
Текущая версия
Описание критерия
Критерий серий Вальда-Вольфовица может быть использован как тест для анализа регрессионных остатков наряду с критерием Уилкоксона-Манна-Уитни, критерием Зигеля-Тьюки, критерием знаков, критерием экстремумов.
В этом случае критерий серий Вальда-Вольфовица используется для проверки гипотезы H0: - независимая, одинаково распределенная сл. величина, где
При анализе регресионных остатков будем выделять их в серии одного знака
Ns - число серий N(ENs,DNs)
, где
n1 - число
n2 - число
Тогда по критерию серий Вальда-Вольфовица:
Исходя из полученного значения H0 применяется при неком уровне значимости или отвергается.
Смотри также
- Регрессионный анализ
- Анализ регрессионных остатков
- Анализ регрессионных остатков (пример)
- Статистический анализ данных (курс лекций, К.В.Воронцов)/2008
Литература
- Дерфелль К. Статистика в аналитической химии. — М.: Мир,1994. - 170 с.
