Головна

КРИТЕРІЇ

  1.  II. Критерії, що визначають статус уніонної конференції
  2.  VII. Критерії оцінок знань студентів
  3.  А) Критерії хімічного зараження навколишнього середовища ахова.
  4.  А) Критерії хімічного зараження навколишнього середовища ахова.
  5.  А) Критерії хімічного зараження навколишнього середовища ахова.
  6.  Алгебраїчні критерії стійкості. Критерій Гурвіца.
  7.  Алгоритм обробки і критерії оцінки показників інвестиційно-фінансової спроможності для проведення їх аналізу зведені в таблицю.

1). Дозволяють прямо оцінити розрізни * в середніх, отриманих в двох вибірках (t - критерій Стьюдента) .2) дозволяють оцінити лише середні тенденції, наприклад, відповісти на питання, частіше чи в вибірці А зустрічаються більш високі, а в вибірці Б - більш низькі значення ознаки

(Критерії Q, U, ? * та ін.).

1). Дозволяють прямо оцінити відмінності в дисперсіях (критерій Фішера) .2) дозволяють оцінити лише відмінності в діапазонах варіативності ознаки (критерій ? *).

1). Дозволяють виявити тенденції зміни ознаки при переході від умови до умови (дисперсійний однофакторний аналіз), але лише за умови нормального розподілу

прізнака.2) Дозволяють виявити тенденції зміни ознаки при переході від умови до умови при будь-якому розподілі ознаки (критерії тенденцій L і S).

1). Дозволяють оцінити взаємодію двох і більше факторів в їх вплив на зміни ознаки (двохфакторну дисперсійний аналіз) .2) Ця можливість відсутня.

1). Експериментальні дані повинні відповідати двом, а іноді трьома, умовам: а) значення ознаки виміряні по інтервального шкалою; б) розподіл ознаки є нормальним; в) в

дисперсійному аналізі повинна дотримуватися вимога рівності дисперсій в осередках комплекса.2) Експериментальні дані можуть не відповідати жодному з цих умов: а)

значення ознаки можуть бути представлені в будь-який шкалою, починаючи від шкали найменувань; б) розподіл ознаки може бути будь-яким і збіг його з яким-небудь теоретичним законом розподілу необов'язково і не потребує перевірки; в) вимога рівності

дисперсій відсутній.

1). Математичні розрахунки досить сложни.2) Математичні розрахунки по більшій

частини прості і займають мало часу (за винятком критеріїв ?2 і ?).

1). Якщо умови, перераховані в п.5, виконуються, параметричні критерії виявляються кілька більш потужними, ніж непараметріческіе.2) Якщо умови, перераховані в п.5, що не

виконуються, непараметричні критерії виявляються більш потужними, ніж параметричні, так як вони менш чутливі до "засмічення".

З Табл. 1.1 ми бачимо, що параметричні критерії можуть виявитися кілька

більше мощнимі5, ніж непараметричні, але тільки в тому випадку, якщо ознака виміряно

по інтервального шкалою і нормально розподілений. З інтервального шкалою є

певні проблеми (див. розділ "Шкали вимірювання"). Лише з деякою натяжкою

ми можемо вважати дані, представлені не в стандартизованих оцінках, як

інтервальні. Крім того, перевірка розподілу "на нормальність" вимагає

досить складних розрахунків, результат яких заздалегідь невідомий (див. параграф 7.2).

Може виявитися, що розподіл ознаки відрізняється від нормального, і нам так чи

інакше все одно доведеться звернутися до непараметрическим критеріям.

Непараметричні критерії позбавлені всіх цих обмежень і Нетреба таких

тривалих і складних розрахунків. У порівнянні з параметричними критеріями вони

обмежені лише в одному - з їх допомогою неможливо оцінити взаємодія двох або

більше умов або факторів, що впливають на зміну ознаки. Це завдання може вирішити

тільки дисперсійний двохфакторну аналіз.

З огляду на це, в даний керівництво включені в основному непараметричні

статистичні критерії. В сумі вони охоплюють велику частину можливих завдань

зіставлення даних.

Єдиний параметричний метод, включений в керівництво - метод

дисперсійного аналізу, двофакторний варіант якого нічим неможливо замінити .__




 опис методу |  Графічне представлення методу рангової кореляції |  Приклад 1 - кореляція між двома ознаками |  Розрахунок коефіцієнта рангової кореляції Спірмена rs. |  Статистичні гіпотези |  ненаправлення гіпотези |  Статистичні критерії відмінностей |  Статистичні критерії |  Помилка, яка полягає в тому, що ми відхилили нульову гіпотезу, в той час какони вірна, називається помилкою 1 роду. |  Помилки першого і другого роду. |

© 2016-2022  um.co.ua - учбові матеріали та реферати