Відмінності між версіями «Критерій Фішера»

(Опис критерію)
(Опис критерію)
Рядок 29: Рядок 29:
 
::<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> —  выборочные средние выборок <math>x^n</math> і <math>y^m</math>.
  
'''Дополнительное предположение''': выборки <tex>x^n</tex> и <tex>y^m</tex> являются [[Нормальное распределение|нормальными]].
+
'''Дополнительное предположение''': выборки <math>x^n</math> и <math>y^m</math> являются [[Нормальное распределение|нормальными]].
 
Критерий Фишера чувствителен к нарушению предположения о нормальности.  
 
Критерий Фишера чувствителен к нарушению предположения о нормальности.  
  
'''[[Нулевая гипотеза]]''' <tex>H_0:\; \sigma_1^2=\sigma_2^2</tex>
+
'''[[Нулевая гипотеза]]''' <math>H_0:\; \sigma_1^2=\sigma_2^2</math>
  
 
'''Статистика критерия Фишера''':
 
'''Статистика критерия Фишера''':
::<tex>F=\frac{s_1^2}{s_2^2}</tex>  
+
::<math>F=\frac{s_1^2}{s_2^2}</math>  
имеет [[распределение Фишера]] с <tex>n-1</tex> и <tex>m-1</tex> степенями свободы.
+
имеет [[распределение Фишера]] с <math>n-1</math> и <math>m-1</math> степенями свободы.
 
Обычно в числителе ставится большая из двух сравниваемых дисперсий.
 
Обычно в числителе ставится большая из двух сравниваемых дисперсий.
 
Тогда [[критическая область критерия|критической областью критерия]] является правый хвост распределения Фишера,  
 
Тогда [[критическая область критерия|критической областью критерия]] является правый хвост распределения Фишера,  
что соотвествует альтернативной гипотезе <tex>H_1'</tex>.
+
что соотвествует альтернативной гипотезе <math>H_1'</math>.
  
'''Критерий''' (при [[уровень значимости|уровне значимости]] <tex>\alpha</tex>):
+
'''Критерий''' (при [[уровень значимости|уровне значимости]] <math>\alpha</math>):
  
*против альтернативы <tex>H_1:\; \sigma_1^2\neq\sigma_2^2</tex>
+
*против альтернативы <math>H_1:\; \sigma_1^2\neq\sigma_2^2</math>
::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>.
+
::если <math>F<F_{\alpha/2}(n-1,m-1)</math> или <math>F>F_{1-\alpha/2}(n-1,m-1)</math>, то нулевая гипотеза <math>H_0</math> отвергается в пользу альтернативы <math>H_1</math>.
  
*против альтернативы <tex>H_1':\; \sigma_1^2 > \sigma_2^2</tex>
+
*против альтернативы <math>H_1':\; \sigma_1^2 > \sigma_2^2</math>
::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>;
+
::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>;
  
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.
+
где <math>F_{\alpha}(n-1,m-1)</math> есть <math>\alpha</math>-[[квантиль]] распределения Фишера с <math>n-1</math> и <math>m-1</math> степенями свободы.
  
 
==Література==
 
==Література==

Версія за 10:34, 2 березня 2012

Blue check.png Дана стаття являється неперевіреним навчальним завданням.
Студент: Шостак В.М.
Викладач: Назаревич О. Б.
Термін до: 10 березня 2012

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


Критерій Фішера 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.

Приклади задач

Опис критерію

Задані дві вибірки [math]x^n=(x_1,\ldots,x_n),\; x_i \in \mathbb{R};\;\; y^m = (y_1,\ldots,y_m),\; y_i \in \mathbb{R}[/math].

Позначим через [math]\sigma_1^2[/math] і [math]\sigma_2^2[/math] 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]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].

Дополнительное предположение: выборки [math]x^n[/math] и [math]y^m[/math] являются нормальными. Критерий Фишера чувствителен к нарушению предположения о нормальности.

Нулевая гипотеза [math]H_0:\; \sigma_1^2=\sigma_2^2[/math]

Статистика критерия Фишера:

[math]F=\frac{s_1^2}{s_2^2}[/math]

имеет распределение Фишера с [math]n-1[/math] и [math]m-1[/math] степенями свободы. Обычно в числителе ставится большая из двух сравниваемых дисперсий. Тогда критической областью критерия является правый хвост распределения Фишера, что соотвествует альтернативной гипотезе [math]H_1'[/math].

Критерий (при уровне значимости [math]\alpha[/math]):

  • против альтернативы [math]H_1:\; \sigma_1^2\neq\sigma_2^2[/math]
если [math]F\lt F_{\alpha/2}(n-1,m-1)[/math] или [math]F\gt F_{1-\alpha/2}(n-1,m-1)[/math], то нулевая гипотеза [math]H_0[/math] отвергается в пользу альтернативы [math]H_1[/math].
  • против альтернативы [math]H_1':\; \sigma_1^2 \gt \sigma_2^2[/math]
если [math]F\gt F_{1-\alpha}(n-1,m-1)[/math], то нулевая гипотеза [math]H_0[/math] отвергается в пользу альтернативы [math]H_1'[/math];

где [math]F_{\alpha}(n-1,m-1)[/math] есть [math]\alpha[/math]-квантиль распределения Фишера с [math]n-1[/math] и [math]m-1[/math] степенями свободы.

Література

  1. Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. — М.: Физматлит, 2006. — 816 с.

Дивитись. також

Ссилки

Посилання

Критерий Фишера

Посилання