русс | укр

Языки программирования

ПаскальСиАссемблерJavaMatlabPhpHtmlJavaScriptCSSC#DelphiТурбо Пролог

Компьютерные сетиСистемное программное обеспечениеИнформационные технологииПрограммирование

Все о программировании


Linux Unix Алгоритмические языки Аналоговые и гибридные вычислительные устройства Архитектура микроконтроллеров Введение в разработку распределенных информационных систем Введение в численные методы Дискретная математика Информационное обслуживание пользователей Информация и моделирование в управлении производством Компьютерная графика Математическое и компьютерное моделирование Моделирование Нейрокомпьютеры Проектирование программ диагностики компьютерных систем и сетей Проектирование системных программ Системы счисления Теория статистики Теория оптимизации Уроки AutoCAD 3D Уроки базы данных Access Уроки Orcad Цифровые автоматы Шпаргалки по компьютеру Шпаргалки по программированию Экспертные системы Элементы теории информации

Сравнение двух дисперсий независимых выборок


Дата добавления: 2013-12-23; просмотров: 4964; Нарушение авторских прав


(критерий Фишера)

Для сравнения дисперсий двух выборок применяется критерий Фишера. Он определяется по следующей формуле

(55)

где - наибольшая дисперсия;

- наименьшая дисперсия.

Далее расчетный критерий сравнивается с табличным значением. Если F>Fрасч, то гипотеза о равенстве дисперсий отвергается.

Значения критерия Фишера (F-критерия) для уровня значимости p = 0,05 приведены в таблице 15, где f1 - число степеней свободы большей дисперсии, f2 - число степеней свободы меньшей дисперсии.

Таблица 15

  f1
f2
161,45 199,50 215,71 224,58 230,16 233,99 236,77 238,88 240,54 241,88 245,95
18,51 19,00 19,16 19,25 19,30 19,33 19,35 19,37 19,38 19,40 19,43
10,13 9,55 9,28 9,12 9,01 8,94 8,89 8,85 8,81 8,79 8,70
7,71 6,94 6,59 6,39 6,26 6,16 6,09 6,04 6,00 5,96 5,86
6,61 5,79 5,41 5,19 5,05 4,95 4,88 4,82 4,77 4,74 4,62
5,99 5,14 4,76 4,53 4,39 4,28 4,21 4,15 4,10 4,06 3,94
5,59 4,74 4,35 4,12 3,97 3,87 3,79 3,73 3,68 3,64 3,51
5,32 4,46 4,07 3,84 3,69 3,58 3,50 3,44 3,39 3,35 3,22
5,12 4,26 3,86 3,63 3,48 3,37 3,29 3,23 3,18 3,14 3,01
4,96 4,10 3,71 3,48 3,33 3,22 3,14 3,07 3,02 2,98 2,85
4,84 3,98 3,59 3,36 3,20 3,09 3,01 2,95 2,90 2,85 2,72
4,75 3,89 3,49 3,26 3,11 3,00 2,91 2,85 2,80 2,75 2,62
4,67 3,81 3,41 3,18 3,03 2,92 2,83 2,77 2,71 2,67 2,53
4,60 3,74 3,34 3,11 2,96 2,85 2,76 2,70 2,65 2,60 2,46
4,54 3,68 3,29 3,06 2,90 2,79 2,71 2,64 2,59 2,54 2,40
4,49 3,63 3,24 3,01 2,85 2,74 2,66 2,59 2,54 2,49 2,35
4,45 3,59 3,20 2,96 2,81 2,70 2,61 2,55 2,49 2,45 2,31
4,41 3,55 3,16 2,93 2,77 2,66 2,58 2,51 2,46 2,41 2,27
4,38 3,52 3,13 2,90 2,74 2,63 2,54 2,48 2,42 2,38 2,23
4,35 3,49 3,10 2,87 2,71 2,60 2,51 2,45 2,39 2,35 2,20

 



В программе Excel проверка однородности дисперсий осуществляется с помощью функции ФТЕСТ (рис. 30). F-тест возвращает одностороннюю вероятность того, что дисперсии аргументов массив1 и массив2 различаются несущественно. Эта функция используется для того, чтобы определить, имеют ли две выборки различные дисперсии. Например, если даны результаты тестирования для частных и общественных школ, то можно определить, имеют ли эти школы различные уровни разнородности учащихся по результатам тестирования.

Рис. 30. Функция ФТЕСТ

 

ФТЕСТ(массив1;массив2)

Массив1— это первый массив или интервал данных.

Массив2— это второй массив или интервал данных.

Аргументы должны быть числами или именами, массивами или ссылками, содержащими числа.

Если аргумент, который является массивом или ссылкой, содержит текст, логические значения или пустые ячейки, эти значения игнорируются; ячейки, содержащие нулевые значения, учитываются.

Если количество точек данных в аргументе массив1 или массив2 меньше 2, или если дисперсия аргумента массив1 или массив2 равна нулю, то функция ФТЕСТ возвращает значение ошибки #ДЕЛ/0!.

В надстройке «Пакет анализа» используется двухвыборочный F-тест для дисперсии.

Элементы диалогового окна «Двухвыборочный F-тест для дисперсии» приведены на рис. 29. Элементы диалогового окна «Двухвыборочный F-тест для дисперсии» совпадают с элементами диалогового окна «Двухвыборочный t-тест с одинаковыми дисперсиями».

 

Рис. 29. Двухвыборочный F-тест для дисперсии

 

Двухвыборочный F-тест применяется для сравнения дисперсий двух генеральных совокупностей.

Например, можно использовать F-тест по выборкам результатов заплыва для каждой из двух команд. Это средство предоставляет результаты сравнения нулевой гипотезы о том, что эти две выборки взяты из распределения с равными дисперсиями, с гипотезой, предполагающей, что дисперсии различны в базовом распределении.

С помощью этого средства вычисляется значение f F-статистики (или F-коэффициент). Значение f, близкое к 1, показывает, что дисперсии генеральной совокупности равны. В таблице результатов, если f < 1, "P(F <= f) одностороннее” дает возможность наблюдения значения F-статистики меньшего f при равных дисперсиях генеральной совокупности и F критическом одностороннем выдает критическое значение меньше 1 для выбранного уровня значимости Alpha. Если f > 1, “P(F <= f) одностороннее” дает возможность наблюдения значения F-статистики большего f при равных дисперсиях генеральной совокупности и F критическом одностороннем выдает критическое значение большее 1 для Alpha.

 

 



<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Сравнение двух средних независимых выборок | Построение линий тренда


Карта сайта Карта сайта укр


Уроки php mysql Программирование

Онлайн система счисления Калькулятор онлайн обычный Инженерный калькулятор онлайн Замена русских букв на английские для вебмастеров Замена русских букв на английские

Аппаратное и программное обеспечение Графика и компьютерная сфера Интегрированная геоинформационная система Интернет Компьютер Комплектующие компьютера Лекции Методы и средства измерений неэлектрических величин Обслуживание компьютерных и периферийных устройств Операционные системы Параллельное программирование Проектирование электронных средств Периферийные устройства Полезные ресурсы для программистов Программы для программистов Статьи для программистов Cтруктура и организация данных


 


Не нашли то, что искали? Google вам в помощь!

 
 

© life-prog.ru При использовании материалов прямая ссылка на сайт обязательна.

Генерация страницы за: 0.004 сек.