Сравнение среднее значение гипотез

Основы теории проверки статистических гипотез. Параметрические критерии.

=== Скачать файл ===

Проверка гипотез о равенстве средних

Сравнение двух средних независимых выборок

Эти гипотезы имеют место в случаях, если необходимо обосновать предположение что среднее значение некоторого показателя в двух группах различается или что показатель в одной группе с течением времени под влиянием каких-то факторов в среднем изменился. Выборки, по которым проверяется гипотеза, называются связанными , если каждому значению одной выборки x i соответствует элемент y i из другой выборки характеризующие показатели для одного и того же тестируемого, но в различных условиях. Несвязанные выборки как правило характеризуют различные группы респондентов, например экспериментальную группу сравнивают с контрольной. Это наиболее мощный критерий сравнения средних для связанных и несвязанных выборок объема n и m , однако, он применяется для случаев, когда показатели, представленные выборками имеют закон распределения близкий к нормальному. В основе критерия лежит сравнение основных выборочных параметров средних и дисперсий , поэтому он называется параметрическим. Рассмотрим случай когда выборки независимы и несвязны. Рассматриваются две генеральные совокупности и , выборки из них. На втором этапе сравниваются дисперсии. Это число сравнивается с критическим значением , взятым из приложения 3 по Теме 8. При этом , если и , если. Если , то дисперсии можно считать равными, если , то дисперсии различны. Если , то средние значения показателей для выборок не различаются. Произведены две выборки урожая пшеницы: В первом случае измерялась урожайность 14 участков; во втором — 12 участков. Использовать параметрический критерий Стьюдента. Вычисляем выборочные средние и дисперсии. Исходя из этого на третьем этапе применяем формулу 3. Для его применения выписывают пары значений первой и второй выборок , затем находят разности между элементами первой и второй выборок в каждой паре и считают число положительных разностей r. При этом l — число ненулевых разностей. Если предполагается, что средний показатель первой выборки больше чем у второй, то это предположение можно считать справедливым, если выполняется неравенство:. Если же предполагается, что средний показатель выше у второй выборке, то это считается справедливым, если выполняется неравенство. Здесь - обратное распределение Фишера, его значения находят по статистическим таблицам см. Если оба неравенства 1 - 2 не выполняются, то значения показателя в обеих выборках в среднем равны. Технолог разработал новую технологию, позволяющую, по его мнению, увеличить производительность оборудования. Для проверки этого предположения были измерены показатели 14 оборудований до x и после y внедрения технологии. Можно ли с вероятностью 0,95 говорить о том, что разработанная технология действительно приводит к увеличению производительности, используя критерий знаков. Присвоим каждой паре значений обоих выборок знаки по следующему правилу:. Так как предполагается, что средний показатель второй выборки выше, чем средний показатель у первой, то вычисляется левая часть неравенства 2 по формуле:. Если выборки являются независимыми и не связаны, то существует несколько критериев решения данной задачи. Рассмотрим основные из них. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование. Деталирование сборочного чертежа Когда производственнику особенно важно наличие гибких производственных мощностей? Собственные движения и пространственные скорости звезд Тема

Текст про карманные деньги на немецком языке

Все для бус своими руками интернет магазин

План репетиторства английского языкадля начинающих

Должностная инструкция социального педагога в реабилитационном центре

Клиника панацея официальный сайт

Водная растительность в картинках с описанием

Сложный разобратьпо составу

Где русский 5 класс ладыженская

Расписание автобуса 126 барнаул

Барселона достопримечательности маршрут на карте

Желтый спиннер в руке

Работакак площадь под графиком