Відмінності між версіями «Критерій Фішера»
Vova (обговорення • внесок) (→Посилання) |
Vova (обговорення • внесок) |
||
| Рядок 2: | Рядок 2: | ||
{{Студент | Name=Володимир | Surname=Шостак | FatherNAme=Михайлович |Faculti=ФІС | Group=СН-51 | Zalbook=СН-11-222}} | {{Студент | Name=Володимир | Surname=Шостак | FatherNAme=Михайлович |Faculti=ФІС | Group=СН-51 | Zalbook=СН-11-222}} | ||
| + | '''Критерий Фишера''' применяется для проверки равенства [[Дисперсия случайной величины|дисперсий]] двух выборок. | ||
| + | Его относят к ''критериям рассеяния''. | ||
| + | При проверке гипотезы положения (гипотезы о равенстве средних значений в двух выборках) с использованием [[критерий Стьюдента|критерия Стьюдента]] имеет смысл предварительно проверить гипотезу о равенстве дисперсий. Если она верна, то для сравнения средних можно воспользоваться более [[мощность критерия|мощным]] критерием. | ||
| + | В [[регрессионный анализ|регрессионном анализе]] критерий Фишера позволяет оценивать значимость линейных регрессионных моделей. | ||
| + | В частности, он используется в [[шаговая регрессия|шаговой регрессии]] для проверки целесообразности включения или исключения независимых переменных (признаков) в регрессионную модель. | ||
| + | В [[Дисперсионный анализ|дисперсионном анализе]] критерий Фишера позволяет оценивать значимость факторов и их взаимодействия. | ||
| + | Критерий Фишера основан на дополнительных предположениях о независимости и нормальности выборок данных. | ||
| + | Перед его применением рекомендуется выполнить [[Критерии нормальности|проверку нормальности]]. | ||
| + | ==Примеры задач== | ||
| + | ==Описание критерия== | ||
| + | Заданы две [[выборка|выборки]] <tex>x^n=(x_1,\ldots,x_n),\; x_i \in \mathbb{R};\;\; | ||
| + | y^m = (y_1,\ldots,y_m),\; y_i \in \mathbb{R}</tex>. | ||
| + | Обозначим через | ||
| + | <tex>\sigma_1^2</tex> и <tex>\sigma_2^2</tex> [[Дисперсия случайной величины|дисперсии]] выборок <tex>x^n</tex> и <tex>y^m</tex>, <tex>s_1^2</tex> и <tex>s_2^2</tex> — выборочные оценки дисперсий <tex>\sigma_1^2</tex> и <tex>\sigma_2^2</tex>: | ||
| + | ::<tex>s_1^2=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^n {(x_i-\overline{x})}^2</tex>; | ||
| + | ::<tex>s_2^2=\frac{1}{m-1}\sum_{i=1}^m {(y_i-\overline{y})}^2</tex>, | ||
| + | где | ||
| + | ::<tex>\overline{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n {x_i};\;\; \overline{y}=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m {y_i}</tex> — выборочные средние выборок <tex>x^n</tex> и <tex>y^m</tex>. | ||
| + | '''Дополнительное предположение''': выборки <tex>x^n</tex> и <tex>y^m</tex> являются [[Нормальное распределение|нормальными]]. | ||
| + | Критерий Фишера чувствителен к нарушению предположения о нормальности. | ||
| + | '''[[Нулевая гипотеза]]''' <tex>H_0:\; \sigma_1^2=\sigma_2^2</tex> | ||
| + | '''Статистика критерия Фишера''': | ||
| + | ::<tex>F=\frac{s_1^2}{s_2^2}</tex> | ||
| + | имеет [[распределение Фишера]] с <tex>n-1</tex> и <tex>m-1</tex> степенями свободы. | ||
| + | Обычно в числителе ставится большая из двух сравниваемых дисперсий. | ||
| + | Тогда [[критическая область критерия|критической областью критерия]] является правый хвост распределения Фишера, | ||
| + | что соотвествует альтернативной гипотезе <tex>H_1'</tex>. | ||
| + | '''Критерий''' (при [[уровень значимости|уровне значимости]] <tex>\alpha</tex>): | ||
| + | *против альтернативы <tex>H_1:\; \sigma_1^2\neq\sigma_2^2</tex> | ||
| + | ::если <tex>F<F_{\alpha/2}(n-1,m-1)</tex> или <tex>F>F_{1-\alpha/2}(n-1,m-1)</tex>, то нулевая гипотеза <tex>H_0</tex> отвергается в пользу альтернативы <tex>H_1</tex>. | ||
| + | *против альтернативы <tex>H_1':\; \sigma_1^2 > \sigma_2^2</tex> | ||
| + | ::если <tex>F>F_{1-\alpha}(n-1,m-1)</tex>, то нулевая гипотеза <tex>H_0</tex> отвергается в пользу альтернативы <tex>H_1'</tex>; | ||
| + | где <tex>F_{\alpha}(n-1,m-1)</tex> есть <tex>\alpha</tex>-[[квантиль]] распределения Фишера с <tex>n-1</tex> и <tex>m-1</tex> степенями свободы. | ||
| + | ==Литература== | ||
| + | # ''Кобзарь А. И.'' Прикладная математическая статистика. — М.: Физматлит, 2006. — 816 с. | ||
| + | == См. также == | ||
| + | * [[Критерий Стьюдента]] | ||
| + | * [[Проверка статистических гипотез]] | ||
| + | * [[Статистика (функция выборки)]] | ||
| + | * [[Нормальный дисперсионный анализ]] | ||
| + | == Ссылки == | ||
| + | * [http://ru.wikipedia.org/wiki/Распределение_Фишера Распределение Фишера] (Википедия). | ||
| + | * [http://ru.wikipedia.org/wiki/Критерий_Фишера Критерий Фишера] (Википедия). | ||
| + | [[Категория:Регрессионный анализ]] | ||
| + | [[Категория:Дисперсионный анализ]] | ||
| + | [[Категория:Параметрические критерии]] | ||
| + | [[Категория:Энциклопедия анализа данных]] | ||
| + | |||
| + | {{Задание|Slimper|Vokov|08 января 2009}} | ||
==Посилання== | ==Посилання== | ||
<p>[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9A%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B9_%D0%A4%D0%B8%D1%88%D0%B5%D1%80%D0%B0]</p> | <p>[http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9A%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%B5%D1%80%D0%B8%D0%B9_%D0%A4%D0%B8%D1%88%D0%B5%D1%80%D0%B0]</p> | ||
Версія за 14:23, 1 березня 2012
|
Дана стаття являється неперевіреним навчальним завданням.
До вказаного терміну стаття не повинна редагуватися іншими учасниками проекту. Після завершення терміну виконання будь-який учасник може вільно редагувати дану статтю і витерти дане попередження, що вводиться за допомогою шаблону. |
| {{{img}}} | ||
| Імя | Володимир | |
| Прізвище | Шостак | |
| По-батькові | Михайлович | |
| Факультет | ФІС | |
| Група | СН-51 | |
| Залікова книжка | СН-11-222 | |
Критерий Фишера применяется для проверки равенства дисперсий двух выборок. Его относят к критериям рассеяния.
При проверке гипотезы положения (гипотезы о равенстве средних значений в двух выборках) с использованием критерия Стьюдента имеет смысл предварительно проверить гипотезу о равенстве дисперсий. Если она верна, то для сравнения средних можно воспользоваться более мощным критерием.
В регрессионном анализе критерий Фишера позволяет оценивать значимость линейных регрессионных моделей. В частности, он используется в шаговой регрессии для проверки целесообразности включения или исключения независимых переменных (признаков) в регрессионную модель.
В дисперсионном анализе критерий Фишера позволяет оценивать значимость факторов и их взаимодействия.
Критерий Фишера основан на дополнительных предположениях о независимости и нормальности выборок данных. Перед его применением рекомендуется выполнить проверку нормальности.
Примеры задач
Описание критерия
Заданы две выборки <tex>x^n=(x_1,\ldots,x_n),\; x_i \in \mathbb{R};\;\; y^m = (y_1,\ldots,y_m),\; y_i \in \mathbb{R}</tex>.
Обозначим через <tex>\sigma_1^2</tex> и <tex>\sigma_2^2</tex> дисперсии выборок <tex>x^n</tex> и <tex>y^m</tex>, <tex>s_1^2</tex> и <tex>s_2^2</tex> — выборочные оценки дисперсий <tex>\sigma_1^2</tex> и <tex>\sigma_2^2</tex>:
- <tex>s_1^2=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^n {(x_i-\overline{x})}^2</tex>;
- <tex>s_2^2=\frac{1}{m-1}\sum_{i=1}^m {(y_i-\overline{y})}^2</tex>,
где
- <tex>\overline{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^n {x_i};\;\; \overline{y}=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^m {y_i}</tex> — выборочные средние выборок <tex>x^n</tex> и <tex>y^m</tex>.
Дополнительное предположение: выборки <tex>x^n</tex> и <tex>y^m</tex> являются нормальными. Критерий Фишера чувствителен к нарушению предположения о нормальности.
Нулевая гипотеза <tex>H_0:\; \sigma_1^2=\sigma_2^2</tex>
Статистика критерия Фишера:
- <tex>F=\frac{s_1^2}{s_2^2}</tex>
имеет распределение Фишера с <tex>n-1</tex> и <tex>m-1</tex> степенями свободы. Обычно в числителе ставится большая из двух сравниваемых дисперсий. Тогда критической областью критерия является правый хвост распределения Фишера, что соотвествует альтернативной гипотезе <tex>H_1'</tex>.
Критерий (при уровне значимости <tex>\alpha</tex>):
- против альтернативы <tex>H_1:\; \sigma_1^2\neq\sigma_2^2</tex>
- если <tex>F<F_{\alpha/2}(n-1,m-1)</tex> или <tex>F>F_{1-\alpha/2}(n-1,m-1)</tex>, то нулевая гипотеза <tex>H_0</tex> отвергается в пользу альтернативы <tex>H_1</tex>.
- против альтернативы <tex>H_1':\; \sigma_1^2 > \sigma_2^2</tex>
- если <tex>F>F_{1-\alpha}(n-1,m-1)</tex>, то нулевая гипотеза <tex>H_0</tex> отвергается в пользу альтернативы <tex>H_1'</tex>;
где <tex>F_{\alpha}(n-1,m-1)</tex> есть <tex>\alpha</tex>-квантиль распределения Фишера с <tex>n-1</tex> и <tex>m-1</tex> степенями свободы.
Литература
- Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. — М.: Физматлит, 2006. — 816 с.
См. также
- Критерий Стьюдента
- Проверка статистических гипотез
- Статистика (функция выборки)
- Нормальный дисперсионный анализ
Ссылки
- Распределение Фишера (Википедия).
- Критерий Фишера (Википедия).Шаблон:Задание
