Критерии математической статистики обработки данных — КиберПедия 

Своеобразие русской архитектуры: Основной материал – дерево – быстрота постройки, но недолговечность и необходимость деления...

История развития пистолетов-пулеметов: Предпосылкой для возникновения пистолетов-пулеметов послужила давняя тенденция тяготения винтовок...

Критерии математической статистики обработки данных

2017-06-11 797
Критерии математической статистики обработки данных 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

Q - критерий Разенбаума

Назначение критерия

Критерий используется дам оценки различий между двумя выборками по уровню какого-либо признака, количественно измеренного. В каждой из выборок должно быть не менее 11 испытуемых.

Ограничения критерия Q

1. В каждой из сопоставляемых выборок должно быть не менее 11 наблюдений. При этом объемы выборок должны примерно совпадать. Е.В. Гублером указываются следующие правила:

а) если в обеих выборках меньше 50 наблюдений, то абсолютная величина разности между n1 и n2 не должна быть больше 10 наблюдений;

б) если в каждой из выборок больше 51 наблюдений, но меньше 100, то абсолютная величина разности между n1 и n2 не должна быть больше 20 наблюдений;

в) если в каждой из выборок больше 100 наблюдений, то допускается, чтобы одна из выборок была больше другой не более чем в 1,5-2 раза (Гублер Е.В., 1978, С. 75).

2. Диапазоны разброса значений в двух выборках должны не совпадать между собой, в противном случае применение критерия бессмысленно. Между тем, возможны случаи, когда диапазоны разброса значений совпадают, но, вследствие разносторонней асимметрии двух распределений, различия в средних величинах признаков существенны.

 

АЛГОРИТМ

подсчета критерия Q Розенбаума

1. Проверить, выполняются ли ограничения: n1, n2 ≥ 11, n1 ≈ n2

2. Упорядочить значения отдельно в каждой выборке по степени возрастания признака. Считать выборкой 1 ту выборку, значения в которой предположительно выше, а выборкой 2 - ту, где значения предположительно ниже.

3. Определить самое высокое (максимальное) значение в выборке 2.

4. Подсчитать количество значений в выборке 1, которые выше максимального значения в выборке 2. Обозначить полученную величину как S1.

5. Определить самое низкое (минимальное) значение в выборке I.

6. Подсчитать количество значений в выборке 2, которые ниже минималь­ного значения выборки 1. Обозначить полученную величину как S2.

7. Подсчитать эмпирическое значение Q по формуле: Q = S1 + S2.

8. По таблице определить критические значения Q для данных n1 и n2. Ес­ли Q равно Q 0,05 или превышает его, Н0 отвергается.

При n1, n2 > 26 сопоставить полученное эмпирическое значение с Q кр =8 (p <0,05) и Q кр = 10 (p ≤0,01).

Если Q эмп превышает или по крайней мере равняется

Q кр =8, Н0 отвергается.

 

U - критерий Манна-Уитни

Назначение критерия

Критерий предназначен для оценки различий между двумя выборками по уровню какого-либо признака, количественно измеренного. Он позволяет выявлять различия между малыми выборками, когда n1, n2 ≥3 или n1, n2 ≥ 5 и является более мощным, чем критерий Розенбаума,

Ограничения критерия U

1. В каждой выборке должно быть не менее 3 наблюдений: n1, n2 ≥ 3, допускается, чтобы в одной выборке было 2 наблюдения, но тогда во второй их должно быть не менее 5.

2. В каждой выборке должно быть не более 60 наблюдений: n1, n2 ≤60. Однако уже при n1, n2 ≥ 20 ранжирование становится достаточно трудоемким.

На наш взгляд, в случае, если n1, n2 ≥ 20, лучше использовать другой критерий, а именно угловое преобразование Фишера в комбинации с критерием λ, позволяющим выявить критическую точку, в которой накапливаются максимальные различия между двумя сопоставляемыми выборками.

Правила ранжирования

1.Меньшему значению начисляется меньший ранг. Наименьшему значению начисляется ранг 1.

Наибольшему значению начисляется ранг, соответствующий количеству ранжируемых значений. Например, если п=7, то наибольшее значение получит ранг 7, за возможным исключением для тех случаев, которые предусмотрены правилом 2.

2.В случае, если несколько значений равны, им начисляется ранг, представляющий собой среднее значение из тех рангов, которые они подучили бы, если бы не были равны.

Например, 3 наименьших значения равны 10 секундам.

Если бы мы измеряли время более точно, то эти значения могли бы различаться и составили бы, скажем,, 10,2 сек., 10,7 сек. В этом случае они получили бы ранги, соответственно, 1, 2 и 3. Но поскольку полученные нами значения равны, каждое из них получает средний ранг:

1+2+3 = 6 = 2

3 3

Допустим, следующие 2 значения равны 12 сек. Они должны были бы получить ранги 4 и 5, но, поскольку они равны, то получат средний ранг:

4+5 = 4,5

3. Общая сумма рангов должна совпадать с расчетной, которая определяется по формуле:

Σ (R1)= N-(N+1)

Где N- общее количество ранжируемых наблюдений (значений).

Несовпадение реальной и расчетной сумм рангов будет свидетельство­вать об ошибке, допущенной яри начислении рангов или их суммирования. Прежде чем продолжить работу, необходимо найти и устранить ее.

При подсчете критерия U легче всего сразу приучить себя действовать по строгому алгоритму.

 

АЛГОРИТМ


Поделиться с друзьями:

История развития хранилищ для нефти: Первые склады нефти появились в XVII веке. Они представляли собой землянные ямы-амбара глубиной 4…5 м...

Особенности сооружения опор в сложных условиях: Сооружение ВЛ в районах с суровыми климатическими и тяжелыми геологическими условиями...

Эмиссия газов от очистных сооружений канализации: В последние годы внимание мирового сообщества сосредоточено на экологических проблемах...

Археология об основании Рима: Новые раскопки проясняют и такой острый дискуссионный вопрос, как дата самого возникновения Рима...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.011 с.