Критерий Фостера-Стюарта
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
												
			
			| Строка 38: | Строка 38: | ||
имеют [[распределение Стьюдента]] с <tex>\nu=n</tex> степенями свободы. Формулы для <tex>f</tex> и <tex>l</tex> применимы при <tex>n>50</tex>, их значения при <tex>n<50</tex> приведены в таблице.  | имеют [[распределение Стьюдента]] с <tex>\nu=n</tex> степенями свободы. Формулы для <tex>f</tex> и <tex>l</tex> применимы при <tex>n>50</tex>, их значения при <tex>n<50</tex> приведены в таблице.  | ||
| - | Если <tex>|t|,|\tilde t| > t_{\frac{1+\alpha}2}</tex>, то с доверительной вероятностью <tex>\alpha</tex> нулевая гипотеза <tex>H_0</tex> существования тренда принимается.  | + | Если <tex>|t|,|\tilde t| > t_{\frac{1+\alpha}2}</tex>, то с доверительной вероятностью <tex>\alpha</tex> нулевая гипотеза <tex>H_0</tex> существования тренда принимается, в противном случае гипотеза <tex>H_0</tex> отвергается.  | 
| + | |||
(<tex>t_{\gamma}</tex> — <tex>\gamma</tex>-квантиль распределения Стьюдента).  | (<tex>t_{\gamma}</tex> — <tex>\gamma</tex>-квантиль распределения Стьюдента).  | ||
Текущая версия
Критерий Фостера-Стюарта предназначен для проверки тренда как средних, так и дисперсий.
Содержание | 
Описание критерия
Критерий Фостера-Стюарта используется для проверки тренда как средних, так и дисперсий.
Нулевая гипотеза  - существование тренда.
Статистики критерия имеют вид
,
где
- если 
, то
, в противном случае
 
- если 
, то
, в противном случае
 
Статистика  используется для проверки тренда в дисперсиях, статистика 
 — для обнаружения тренда в средних.
Очевидно, что
, и
При отсутствии тренда величины
и
, где
,
имеют распределение Стьюдента с  степенями свободы. Формулы для 
 и 
 применимы при 
, их значения при 
 приведены в таблице.
Если , то с доверительной вероятностью 
 нулевая гипотеза 
 существования тренда принимается, в противном случае гипотеза 
 отвергается.
( — 
-квантиль распределения Стьюдента).
Постоянные f и l критерия Фостера-Стюарта
| n | 10 | 15 | 20 | 25 | 30 | 35 | 40 | 45 | 50 | 
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| f | 1.964 | 2.153 | 2.279 | 2.373 | 2.447 | 2.509 | 2.561 | 2.606 | 2.645 | 
| l | 1.288 | 1.521 | 1.677 | 1.791 | 1.882 | 1.956 | 2.019 | 2.072 | 2.121 | 
Литература
- Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. — М.: Физматлит, 2006. — 816 с.
 

