Участник:Slimper/Песочница
Материал из MachineLearning.
 (→Критерии симметрии)  | 
				 (→Критерии корреляции)  | 
			||
| Строка 38: | Строка 38: | ||
Проверяется гипотеза о наличии корреляции между случайными величинами <tex>x</tex>  | Проверяется гипотеза о наличии корреляции между случайными величинами <tex>x</tex>  | ||
и <tex>y</tex>. Для проверки этой гипотезы используются критерии, основанные на различных коэффициентах  | и <tex>y</tex>. Для проверки этой гипотезы используются критерии, основанные на различных коэффициентах  | ||
| - | [[Ранговая корреляция|ранговой корреляции].  | + | [[Ранговая корреляция|ранговой корреляции]].  | 
*[[коэффициент корреляции Спирмена|Критерий Спирмена]]  | *[[коэффициент корреляции Спирмена|Критерий Спирмена]]  | ||
*[[Критерий Ширахатэ]]  | *[[Критерий Ширахатэ]]  | ||
| Строка 44: | Строка 44: | ||
*[[Критерий корреляции Фишера-Йэйтса]]  | *[[Критерий корреляции Фишера-Йэйтса]]  | ||
*[[Критерий корреляции Ван дер Вардена ]]  | *[[Критерий корреляции Ван дер Вардена ]]  | ||
| - | Обобщением [[Ранговая корреляция|ранговой корреляции] на случай нескольких выборок является ''коэффициент конкордации''. На её основе строятся тесты для анализа корреляции нескольких выборок.   | + | Обобщением [[Ранговая корреляция|ранговой корреляции]] на случай нескольких выборок является ''коэффициент конкордации''. На её основе строятся тесты для анализа корреляции нескольких выборок.   | 
*[[Конкордация Кенделла|Коэффициент конкордации Кенделла]]  | *[[Конкордация Кенделла|Коэффициент конкордации Кенделла]]  | ||
*[Коэффициент конкордации Шукени-Фроли]]  | *[Коэффициент конкордации Шукени-Фроли]]  | ||
| - | + | ||
=== Критерии сдвига и масштаба ===  | === Критерии сдвига и масштаба ===  | ||
Проверяется гипотеза сдвига, согласно которой распределения двух выборок имеют одинаковую форму и отличаются только сдвигом на константу.  | Проверяется гипотеза сдвига, согласно которой распределения двух выборок имеют одинаковую форму и отличаются только сдвигом на константу.  | ||
Версия 18:12, 5 января 2010
Ранговые критерии — это статистические тесты, в которых вместо выборочных значений используются их ранги(номера элементов в упорядоченной по возрастанию выборке). Большинство ранговых критериев являются непараметрическими, хотя среди ранговых критериев встречаются и параметрические, например, одновыборочный критерий Колмогорова-Смирнова.
Содержание | 
Классификация ранговых критериев
Ранговые критерии можно разбить на группы в зависимости от типа статистической гипотезы, которую они проверяют. Некоторые критерии входят в несколько групп, так как их можно использовать для проверки различных гипотез.
Критерии случайности
Пусть задана выборка 
. 
Проверяется гипотеза о том, что наблюдения 
 независимы и подчиняются одному
и тому же распределению с плотностью 
.
- Критерий серий
 - Критерий инверсий
 - Критерий Вальда-Волфовитца
 - Критерий Рамачандрана-Ранганатана
 - Сериальный критерий Шахнесси
 - Критерий Олмстеда
 - Критерий Бартелса
 - Критерий кумулятивной суммы
 - Знаково-ранговый критерий Холлина
 
Критерии симметрии
Пусть задана простая выборка 
 c плотностью 
Проверяется гипотеза о том, что плотность распределения симметрична относительно своего центра 
.
Возможная формулировка нулевой гипотезы:
.
- Одновыборочный критерий Уилкоксона
 - Критерий симметрии Смирнова
 - Критерий Фрэйзера
 - Критерий Ван дер Вардена
 - Критерий Антилла—Керетинга—Цуккини
 - Критерий Бхатачарья-Гаствирта-Райта
 
Критерии корреляции
Задана выборка пар наблюдений   объёма 
Проверяется гипотеза о наличии корреляции между случайными величинами 
и 
. Для проверки этой гипотезы используются критерии, основанные на различных коэффициентах
ранговой корреляции.
- Критерий Спирмена
 - Критерий Ширахатэ
 - Критерий Гёфдинга
 - Критерий корреляции Фишера-Йэйтса
 - Критерий корреляции Ван дер Вардена
 
Обобщением ранговой корреляции на случай нескольких выборок является коэффициент конкордации. На её основе строятся тесты для анализа корреляции нескольких выборок.
- Коэффициент конкордации Кенделла
 - [Коэффициент конкордации Шукени-Фроли]]
 
Критерии сдвига и масштаба
Проверяется гипотеза сдвига, согласно которой распределения двух выборок имеют одинаковую форму и отличаются только сдвигом на константу.
Пусть заданы две выборки 
,взятые из неизвестных непрерывных распределений 
 и 
 соответственно.
Нулевая гипотеза — 
Наиболее частая альтернативная гипотеза - .
Список критериев
- Критерий Уилкоксона-Манна-Уитни
 - Критерий Фишера-Йэйтса-Терри-Гёфдинга
 - Критерий Ван дер Вардена
 - Медианный критерий
 - Критерий Хаги
 - E-Критерий
 
Кроме критериев, проверяющих гипотезу сдвига для двух совокупностей, существует большое количество тестов для проверки гипотезы сдвига среди нескольких совокупностей. Далее приведены некоторые из них:
- Критерий Крускала-Уоллиса
 - Критерий Краузе
 - Критерий Пейджа
 - Критерий Вилкоксона-Вилкокс
 - Критерий Джонкхиера
 - Критерий Неменьи
 - Критерий Хеттманспергера
 - Критерий Фридмена-Кендалла-Бэбингтона-Смита
 - Критерий Хеттманспергера
 - Критерий Андерсона-Каннемана-Шэча
 - Критерий Кендалла-Эренберга
 - Критерий Ходжеса-Лемана-Сена
 
Критерии масштаба
- Критерий Ансари—Бредли
 - Критерий Сижела-Тьюки
 - Критерий Критерий Кейпена
 - Критерий Клотца
 - Критерий Сэвиджа
 - Критерий Муда
 - Критерий Сукхатме
 - Критерий Сэндвика-Олсона
 - Критерий Камата
 - Критерий Бхапкара-Дешпанде
 
Литература
- Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. — М.: Физматлит, 2006. — 816 с.
 - Hajek J., Sidak Z., Sen K. P. Theory of rank tests(second edition). — Academic Press, 1999. - 450 p.
 
См. также
- Проверка статистических гипотез — о методологии проверки статистических гипотез.
 - Статистика (функция выборки)
 
Ссылки
|   |  Данная статья является непроверенным учебным заданием.
 До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}. См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе.  | 

