Критерій Фішера - Історія редагувань

Vova: /* Опис критерію */

2012-03-02T10:18:37Z

‎Опис критерію

Vova: /* Опис критерію */

2012-03-02T10:17:31Z

‎Опис критерію

Vova: /* Посилання */

2012-03-02T10:08:42Z

‎Посилання

Vova: /* Посилання */

2012-03-02T10:08:15Z

‎Посилання

Vova: /* Дивитись. також */

2012-03-02T09:53:59Z

‎Дивитись. також

Vova: /* Опис критерію */

2012-03-02T09:45:42Z

‎Опис критерію

Vova: /* Опис критерію */

2012-03-02T09:40:38Z

‎Опис критерію

Vova: /* Опис критерію */

2012-03-02T09:37:22Z

‎Опис критерію

Vova в 09:22, 2 березня 2012

2012-03-02T09:22:41Z

Vova в 09:20, 2 березня 2012

2012-03-02T09:20:22Z

@@ Рядок 31: / Рядок 31: @@
 Критерій Фішера чутливий до порушення припущення про нормальність.
-'''[[Нульова гіпотеза]]''' <math>H_0:\; \sigma_1^2=\sigma_2^2</math>
+'''Нульова гіпотеза''' <math>H_0:\; \sigma_1^2=\sigma_2^2</math>
 '''Статистика критерію Фішера''':

@@ Рядок 37: / Рядок 37: @@
 має [[росподіл Фішера]] з <math>n-1</math> і <math>m-1</math> степенями свободи.
 Звичайно в чисельнику ставиться більша із двох порівнювальних дисперсій.
-Одже [[критична область критерію|критической областью критерия]] є правий хвіст розподілу Фішера,
+Одже [[критична область критерію|критичною областью критерия]] є правий хвіст розподілу Фішера,
 що відповідає альтернативній гіпотезі <math>H_1'</math>.

@@ Рядок 64: / Рядок 64: @@
 * [http://ru.wikipedia.org/wiki/Критерий_Фишера Критерий Фишера] (Википедия).
 [[Категорія:Планування експерименту]]
 ==Посилання==

@@ Рядок 65: / Рядок 65: @@
 ==Посилання==
 [[Категорія:Планування експерименту]]
 ==Посилання==

@@ Рядок 55: / Рядок 55: @@
 == Дивитись. також ==
-* [[Критерий Стьюдента]]
+* [[Критерій Стьюдента]]
-* [[Проверка статистических гипотез]]
+* [[Перевірка статистичних гіпотез]]
-* [[Статистика (функция выборки)]]
+* [[Статистика (функція вибірки)]]
-* [[Нормальный дисперсионный анализ]]
+* [[Нормальний дисперсійний аналіз]]
 == Ссилки ==

@@ Рядок 43: / Рядок 43: @@
 *проти альтернативи <math>H_1:\; \sigma_1^2\neq\sigma_2^2</math>
-::якщо <math>F<F_{\alpha/2}(n-1,m-1)</math> або <math>F>F_{1-\alpha/2}(n-1,m-1)</math>, то нулова гіпотеза <math>H_0</math> отвергается в пользу альтернативи <math>H_1</math>.
+::якщо <math>F<F_{\alpha/2}(n-1,m-1)</math> або <math>F>F_{1-\alpha/2}(n-1,m-1)</math>, то нульова гіпотеза <math>H_0</math> відкидається на користь альтернативи <math>H_1</math>.
 *проти альтернативи <math>H_1':\; \sigma_1^2 > \sigma_2^2</math>
-::если <math>F>F_{1-\alpha}(n-1,m-1)</math>, то нулевая гипотеза <math>H_0</math> отвергается в пользу альтернативы <math>H_1'</math>;
+::якщо <math>F>F_{1-\alpha}(n-1,m-1)</math>, то нульова гіпотеза <math>H_0</math> відкидається на користь альтернативи <math>H_1'</math>;
 де <math>F_{\alpha}(n-1,m-1)</math> є <math>\alpha</math>-[[квантиль]] розподілу Фішера з <math>n-1</math> і <math>m-1</math> степенями свободи.

@@ Рядок 22: / Рядок 22: @@
 Позначим через
-<math>\sigma_1^2</math> і <math>\sigma_2^2</math> [[Дисперсія випадкової величини|дисперсії]] вибірок <math>x^n</math> і <math>y^m</math>, <math>s_1^2</math> и <math>s_2^2</math> — виборочні оцінки дисперсій <math>\sigma_1^2</math> и <math>\sigma_2^2</math>:
+<math>\sigma_1^2</math> і <math>\sigma_2^2</math> [[Дисперсія випадкової величини|дисперсії]] вибірок <math>x^n</math> і <math>y^m</math>, <math>s_1^2</math> и <math>s_2^2</math> — вибіркові оцінки дисперсій <math>\sigma_1^2</math> і <math>\sigma_2^2</math>:
 ::<math>s_1^2=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^n {(x_i-\overline{x})}^2</math>;
 ::<math>s_2^2=\frac{1}{m-1}\sum_{i=1}^m {(y_i-\overline{y})}^2</math>,
 де
-::<math>\overline{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n {x_i};\;\; \overline{y}=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m {y_i}</math> —  выборочные средние выборок <math>x^n</math> і <math>y^m</math>.
+::<math>\overline{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n {x_i};\;\; \overline{y}=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m {y_i}</math> —  вибіркові средніх вибірок <math>x^n</math> і <math>y^m</math>.
-'''Дополнительное предположение''': вибірки <math>x^n</math> і <math>y^m</math> являются [[Нормальное распределение|нормальными]].
+'''Додаткове припущення''': вибірки <math>x^n</math> і <math>y^m</math> є [[Нормальне розподілення|нормальними]].
-Критерий Фишера чувствителен к нарушению предположения о нормальности.
+Критерій Фішера чутливий до порушення припущення про нормальність.
-'''[[Нулова гіпотеза]]''' <math>H_0:\; \sigma_1^2=\sigma_2^2</math>
+'''[[Нульова гіпотеза]]''' <math>H_0:\; \sigma_1^2=\sigma_2^2</math>
 '''Статистика критерію Фішера''':
 ::<math>F=\frac{s_1^2}{s_2^2}</math>
-має [[росподіл Фішера]] з <math>n-1</math> и <math>m-1</math> степенями свободи.
+має [[росподіл Фішера]] з <math>n-1</math> і <math>m-1</math> степенями свободи.
 Звичайно в чисельнику ставиться більша із двох порівнювальних дисперсій.
-Одже [[критична область критерію|критической областью критерия]] является правий хвіст розподілу Фішера,
+Одже [[критична область критерію|критической областью критерия]] є правий хвіст розподілу Фішера,
-що соотвествует альтернативній гіпотезі <math>H_1'</math>.
+що відповідає альтернативній гіпотезі <math>H_1'</math>.
 '''Критерій''' (при [[рівні значущості|рівні значущості]] <math>\alpha</math>):

@@ Рядок 12: / Рядок 12: @@
 У [[Дисперсійному аналізі|дисперсійному аналізі]] критерій Фішера  дозволяє оцінювати значимість факторів і їх взаємодії.
 Критерій Фішера заснований на додаткових припущеннях про незалежність і нормальності вибірок даних.
- Перед його застосуванням рекомендується виконати [[Критерії нормальності|перевірку нормальності]].
+Перед його застосуванням рекомендується виконати [[Критерії нормальності|перевірку нормальності]].
 ==Приклади задач==

@@ Рядок 8: / Рядок 8: @@
 У [[регресійному аналізі|регресійному аналізі]] критерій Фішера дозволяє оцінювати значимість лінійних регресійних моделей.
-Зокрема, він використовується в[[крокової регресії|крокової регресії]] для перевірки доцільності включення або виключення незалежних змінних (ознак) у регресійну модель.
+Зокрема, він використовується в [[крокової регресії|крокової регресії]] для перевірки доцільності включення або виключення незалежних змінних (ознак) у регресійну модель.
 У [[Дисперсійному аналізі|дисперсійному аналізі]] критерій Фішера  дозволяє оцінювати значимість факторів і їх взаємодії.