Критерий Шапиро-Уилка
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
м (орфография) |
м (→Описание Критерия: орфография) |
||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
'''Критерий Шапиро-Уилка''' используется для проверки гипотезы гипотезу <tex>H_0</tex>: „случайная величина <tex>X</tex> распределена нормально“ и является одним наиболее эффективных критериев проверки нормальности. Критери, проверяющие нормальность [[выборка|выборки]], являются частным случаем [[Проверка статистических гипотез#Критерии согласия|критериев согласия]]. Если выборка нормальна, можно далее применять мощные параметричексие критерии, например, [[критерий Фишера]]. | '''Критерий Шапиро-Уилка''' используется для проверки гипотезы гипотезу <tex>H_0</tex>: „случайная величина <tex>X</tex> распределена нормально“ и является одним наиболее эффективных критериев проверки нормальности. Критери, проверяющие нормальность [[выборка|выборки]], являются частным случаем [[Проверка статистических гипотез#Критерии согласия|критериев согласия]]. Если выборка нормальна, можно далее применять мощные параметричексие критерии, например, [[критерий Фишера]]. | ||
| - | == Описание | + | == Описание критерия == |
Критерий Шапиро-Уилка основан на оптимальной линейной [[несмещённая оценка|несмещённой оценке]] дисперсии к её обычной оценке методом максимального правдоподобия. | Критерий Шапиро-Уилка основан на оптимальной линейной [[несмещённая оценка|несмещённой оценке]] дисперсии к её обычной оценке методом максимального правдоподобия. | ||
Статистика критерия имеет вид: <br /> | Статистика критерия имеет вид: <br /> | ||
Версия 09:10, 12 ноября 2008
Критерий Шапиро-Уилка используется для проверки гипотезы гипотезу : „случайная величина
распределена нормально“ и является одним наиболее эффективных критериев проверки нормальности. Критери, проверяющие нормальность выборки, являются частным случаем критериев согласия. Если выборка нормальна, можно далее применять мощные параметричексие критерии, например, критерий Фишера.
Содержание |
Описание критерия
Критерий Шапиро-Уилка основан на оптимальной линейной несмещённой оценке дисперсии к её обычной оценке методом максимального правдоподобия.
Статистика критерия имеет вид:
,
где .
Числитель является квадратом оценки среднеквадратического отклонения Ллойда.
Критерий Шапиро-Франча
См. также
Ссылки
Литература
| Статья в настоящий момент дорабатывается. Дорофеев Н.Ю. 09:58, 12 ноября 2008 (MSK) |
