🗊Презентация Критерии достоверности

Критерии Достоверности

Нулевая гипотеза В области биометрии широкое применение получила так называемая нулевая гипотеза (Но). Сущность ее сводится к предположению, что разница между генеральными параметрами сравниваемых групп равна нулю и что различия, наблюдаемые между выборочными характеристиками, носят не систематический, а исключительно случайный характер. Так, если одна выборка извлечена из нормально распределяющейся совокупности с параметрами Цх и Ох, а другая — из совокупности с параметрами цу и Оу, то нулевая гипотеза исходит из того, что 1х = 1у и Ох = Оу, т. е. 1х— 1у = 0 и Ох—Оу — 0 (отсюда и название гипотезы — нулевая).

t-критерий Стьюдента t-критерий Стьюдента — общее название для статистических тестов, в которых статистика критерия имеет распределение Стьюдента. Наиболее часто t-критерии применяются для проверки равенства средних значений в двух выборках. Нулевая гипотеза предполагает, что средние равны (отрицание этого предположения называют гипотезой сдвига). Все разновидности критерия Стьюдента являются параметрическими и основаны на дополнительном предположении о нормальности выборки данных. Поэтому перед применением критерия Стьюдента рекомендуется выполнить проверку нормальности. Если гипотеза нормальности отвергается, можно проверить другие распределения, если и они не подходят, то следует воспользоваться непараметрическими статистическими тестами.

Критерий Фишера 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.

Критерий Хи- квадрат Критерий хи-квадрат — любая статистическая проверка гипотезы, в которой выборочное распределение критерия имеет распределение хи-квадрат при условии верности нулевой гипотезы. Считается, что критерий хи-квадрат — это критерий, который асимптотически верен, то есть, выборочное распределение можно сделать как угодно близким к распределению хи-квадрат путём увеличения размера выборки. Некоторые критерии имеют распределение хи-квадрат только в приближении:Критерий согласия Пирсона или критерий согласия χ 2. Если критерий хи-квадрат упоминается без каких-либо модификаций или без другого исправляющего контекста, этот критерий обычно даёт посредственные результаты (для точного теста, используемого вместо χ 2, применяется точный тест Фишера). Поправка Йейтса. Критерий Кохрена — Мантеля — Гензеля[en]. Критерий Макнемара[en] используется в некоторых 2 × 2 таблицах для проверки связи пар. Критерий Тьюки. Критерий портманто[en] в анализе временных рядов, проверка на присутствие автокорреляции. Тесты отношения правдоподобия в общем статистическом моделировании для проверки, следует ли переходить от простой модели к более сложной (где простая модель вложена в более сложную)

В зависимости от типа распределения формула для расчета числа степеней свободы будет меняться. Необходимо найти соответствующее критическое значение критерия. Число степеней свободы для χ2 рассчитывается как df=(R−1)(C−1), где R и C - количество строк и столбцов в таблице сопряженности. В нашем случае df=(2−1)(2−1)=1. Зная число степеней свободы, мы теперь легко можем узнать критическое значение χ2

Спасибо за внимание!