Гипотеза о равенстве нескольких дисперсий — различия между версиями
м |
м |
||
Строка 2: | Строка 2: | ||
== Обозначения == | == Обозначения == | ||
− | < | + | '''<big>k</big>''' — число совокупностей или выборок '''<big>X<sub>i</sub></big>, <big>k>2</big>;''' |
− | < | + | '''<big>n<sub>i</sub></big>''' — число значений в выборке '''<big>X<sub>i</sub></big>;''' |
− | < | + | '''<big>D<sub>Г</sub></big>''' — дисперсия генеральной совокупности '''<big>X<sub>i</sub></big>;''' |
− | [[файл:СРЕД00.png]] — средняя в выборке <big>X<sub>i</sub></big>, [[файл:СРЕД10.png]]; | + | [[файл:СРЕД00.png]] — средняя в выборке '''<big>X<sub>i</sub></big>''', [[файл:СРЕД10.png]]; |
− | '''<big>D<sub>в</sub>=s<sup>2</sup></big>''' — дисперсия выборки < | + | '''<big>D<sub>в</sub>=s<sup>2</sup></big>''' — дисперсия выборки '''<big>X<sub>i</sub></big>;''' |
− | < | + | '''<big>s<sub>i</sub></big>''' — среднеквадратическое отклонение в выборке '''<big>X<sub>i</sub></big>''', <math>s_i = \sqrt{\frac{1}{n_i}\sum\limits_{j=1}^{n_i}(x_{ij}- \bar x_i)^2}</math>; |
− | '''α''' — уровень значимости — вероятность ошибки 1-го рода; | + | '''<big>α</big>''' — уровень значимости — вероятность ошибки 1-го рода; |
− | '''X<sup>2</sup>''' — переменная [[Распределение Хи-квадрат|'''X<sup>2</sup>'''-распределения]]. | + | '''<big>X<sup>2</sup></big>''' — переменная [[Распределение Хи-квадрат|'''X<sup>2</sup>'''-распределения]]. |
'''F<sub>X<sup>2</sup></sub>(X<sup>2</sup>,k-1)''' — интегральная функция [[Распределение Хи-квадрат|'''X<sup>2</sup>'''-распределения]]. | '''F<sub>X<sup>2</sup></sub>(X<sup>2</sup>,k-1)''' — интегральная функция [[Распределение Хи-квадрат|'''X<sup>2</sup>'''-распределения]]. |
Версия 10:28, 21 февраля 2025
Гипотеза о равенстве нескольких дисперсий — гипотеза о том, что дисперсии k-совокупностей равны.
Обозначения
k — число совокупностей или выборок Xi, k>2;
ni — число значений в выборке Xi;
DГ — дисперсия генеральной совокупности Xi;
Dв=s2 — дисперсия выборки Xi;
si — среднеквадратическое отклонение в выборке Xi, <math>s_i = \sqrt{\frac{1}{n_i}\sum\limits_{j=1}^{n_i}(x_{ij}- \bar x_i)^2}</math>;
α — уровень значимости — вероятность ошибки 1-го рода;
X2 — переменная X2-распределения.
FX2(X2,k-1) — интегральная функция X2-распределения.
Гипотезы о дисперсиях
— критерий Бартлетта — статистика, имеющая X2-распределение, где
Пример 1
- <math>H_0: D_{1 \text{Г}} = D_{2 \text{Г}} = \ldots = D_{k \text{Г}};</math>
- <math>H_1:</math> альтернативная <math> H_0 </math> гипотеза;
— критерий отклонения гипотезы H0.
Другие гипотезы:
- Гипотеза о средней равной числу при известной дисперсии;
- Гипотеза о средней равной числу при неизвестной дисперсии;
- Гипотеза о дисперсии равной числу при известной средней;
- Гипотеза о дисперсии равной числу при неизвестной средней;
- Гипотеза о равенстве дисперсий;
- Гипотеза о равенстве межгрупповой и внутригрупповой дисперсий;
- Гипотеза о равенстве нескольких дисперсий;
- Гипотеза о равенстве средних при известных дисперсиях;
- Гипотеза о равенстве разности средних числу при известных дисперсиях;
- Гипотеза о равенстве средних при неизвестных равных дисперсиях;
- Гипотеза о равенстве средних при неизвестных дисперсиях;
- Гипотеза о вероятности равной числу;
- Гипотеза о равенстве вероятностей;
- Гипотеза о нормальном законе распределения;
- Гипотеза об отсутствии линейной корреляционной связи;
- Гипотеза о коэффициенте линейного уравнения регрессии равном нулю;
- Гипотеза о коэффициенте линейного уравнения множественной регрессии равном нулю;
- Гипотеза о значимости линейного уравнения регрессии;
- Гипотеза о значимости линейного уравнения множественной регрессии;
- Гипотеза о коэффициенте корреляции равном числу;
- Гипотеза о коэффициенте корреляции равном нулю;
- Гипотеза о равенстве коэффициентов корреляции.