🗊Презентация Проверка статистических гипотез (лекция 9)

Категория: Математика
Нажмите для полного просмотра!
Проверка статистических гипотез (лекция 9), слайд №1Проверка статистических гипотез (лекция 9), слайд №2Проверка статистических гипотез (лекция 9), слайд №3Проверка статистических гипотез (лекция 9), слайд №4Проверка статистических гипотез (лекция 9), слайд №5Проверка статистических гипотез (лекция 9), слайд №6Проверка статистических гипотез (лекция 9), слайд №7Проверка статистических гипотез (лекция 9), слайд №8Проверка статистических гипотез (лекция 9), слайд №9Проверка статистических гипотез (лекция 9), слайд №10Проверка статистических гипотез (лекция 9), слайд №11Проверка статистических гипотез (лекция 9), слайд №12Проверка статистических гипотез (лекция 9), слайд №13Проверка статистических гипотез (лекция 9), слайд №14Проверка статистических гипотез (лекция 9), слайд №15Проверка статистических гипотез (лекция 9), слайд №16Проверка статистических гипотез (лекция 9), слайд №17

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Проверка статистических гипотез (лекция 9). Доклад-сообщение содержит 17 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации


Слайд 1



















Лекция 9




Проверка статистических гипотез
 
Критерии согласия. Критерий χ2 (Пирсона). Критерий Колмогорова. Критерий nω2. 
Критерии случайности. Критерий серий 


 (Ахметов С.К.)
Описание слайда:
Лекция 9 Проверка статистических гипотез Критерии согласия. Критерий χ2 (Пирсона). Критерий Колмогорова. Критерий nω2. Критерии случайности. Критерий серий (Ахметов С.К.)

Слайд 2





Критерий согласия
 Критерии согласия – это статистики, которые позволяют проверить соответствие эмпирической и аналитической кривых распределения
 Последовательность проверки:

- выдвигаются нулевая и альтернативная гипотезы 
- назначается уровень значимости 
- вычисляется эмпирическое значение тестовой статистики
- по результатам расчетов принимается решение 
 В качестве нулевой гипотезы принимается гипотеза о соответствие (согласии) аналитической и эмпирической функций распределения
 Степень согласия оценивается с помощью специальных статистик
 В гидрологической практике наиболее часто применяются критерий χ2 (Пирсона), критерий Колмогорова и критерий nω2 (Крамера – Мизеса – Смирнова).
Описание слайда:
Критерий согласия Критерии согласия – это статистики, которые позволяют проверить соответствие эмпирической и аналитической кривых распределения Последовательность проверки: - выдвигаются нулевая и альтернативная гипотезы - назначается уровень значимости - вычисляется эмпирическое значение тестовой статистики - по результатам расчетов принимается решение В качестве нулевой гипотезы принимается гипотеза о соответствие (согласии) аналитической и эмпирической функций распределения Степень согласия оценивается с помощью специальных статистик В гидрологической практике наиболее часто применяются критерий χ2 (Пирсона), критерий Колмогорова и критерий nω2 (Крамера – Мизеса – Смирнова).

Слайд 3





Критерий  χ2 (Пирсона)
Критерий χ2 был предложен в начале XX Карлом Пирсоном и в настоящее время является наиболее распространенным критерием согласия
Последовательность применения:
  Область допустимых значений (ОДЗ) исследуемой СВ Х разбивается на k интервалов. Число интервалов можно рассчитать по формуле k ≈ 5lg (n)
  Интервалы по оси Х не будут равновеликими, но зато вероятность попадания значения СВ Х в любой интервал будет одинаковой p = 1/k
  Теоретическое число случаев попадания значения СВ Х в каждый интервал будет равно m = n/k (n – длина выборки)
  Расхождение между эмпирическими данными и аналитической функцией распределения определяется по  тестовой  статистике
Описание слайда:
Критерий χ2 (Пирсона) Критерий χ2 был предложен в начале XX Карлом Пирсоном и в настоящее время является наиболее распространенным критерием согласия Последовательность применения: Область допустимых значений (ОДЗ) исследуемой СВ Х разбивается на k интервалов. Число интервалов можно рассчитать по формуле k ≈ 5lg (n) Интервалы по оси Х не будут равновеликими, но зато вероятность попадания значения СВ Х в любой интервал будет одинаковой p = 1/k Теоретическое число случаев попадания значения СВ Х в каждый интервал будет равно m = n/k (n – длина выборки) Расхождение между эмпирическими данными и аналитической функцией распределения определяется по тестовой статистике

Слайд 4





Критерий  χ2 (Пирсона) - продолжение
 Закон распределения данной статистики не зависит от вида исходного распределения и при достаточно большом n хорошо аппроксимируется распределением χ2 – квадрат с  числом степеней свободы (v = k – r – 1); 
где r – число параметров исходного распределения, определяемых по эмпирическим данным
 Учитывая, что p*= m*/n можно записать, что
Описание слайда:
Критерий χ2 (Пирсона) - продолжение Закон распределения данной статистики не зависит от вида исходного распределения и при достаточно большом n хорошо аппроксимируется распределением χ2 – квадрат с числом степеней свободы (v = k – r – 1); где r – число параметров исходного распределения, определяемых по эмпирическим данным Учитывая, что p*= m*/n можно записать, что

Слайд 5





Критерий  χ2 (Пирсона) - продолжение
Описание слайда:
Критерий χ2 (Пирсона) - продолжение

Слайд 6





Критерий Колмогорова
 Мерой отличия эмпирической кривой распределения от теоретической является абсолютное по величине расхождение между эмпирической Р*(х)  и аналитической Р(х) функциями обеспеченностей
 
∆ = max [Р*(х) - Р(х)]
Последовательность  вычисления
1. Для каждого значения СВ Х вычисляются Р*(х), Р(х) и их разности
2. Выбирается наибольшее по модулю разность ∆ 
3. Рассчитывается статистика  λ* = ∆√n, где n – объем выборки. 
4. Функция обеспеченностей статистики λ при достаточно больших значениях n (n>40) может аппроксимирована выражением
Описание слайда:
Критерий Колмогорова Мерой отличия эмпирической кривой распределения от теоретической является абсолютное по величине расхождение между эмпирической Р*(х) и аналитической Р(х) функциями обеспеченностей ∆ = max [Р*(х) - Р(х)] Последовательность вычисления 1. Для каждого значения СВ Х вычисляются Р*(х), Р(х) и их разности 2. Выбирается наибольшее по модулю разность ∆ 3. Рассчитывается статистика λ* = ∆√n, где n – объем выборки. 4. Функция обеспеченностей статистики λ при достаточно больших значениях n (n>40) может аппроксимирована выражением

Слайд 7





Критерий Колмогорова
 Недостатки методики:
 Учитывается только максимальное расхождение между эмпирической и аналитической функциями распределения
 Наибольшая разность ∆ обычно отмечается в средней части кривой распределения, в то время как в гидрологической практике чаще всего важно знать ее крайние левые и правые части
 Критерий не учитывает числа параметров, входящих в теоретическую функцию распределения
Описание слайда:
Критерий Колмогорова Недостатки методики: Учитывается только максимальное расхождение между эмпирической и аналитической функциями распределения Наибольшая разность ∆ обычно отмечается в средней части кривой распределения, в то время как в гидрологической практике чаще всего важно знать ее крайние левые и правые части Критерий не учитывает числа параметров, входящих в теоретическую функцию распределения

Слайд 8





Критерий nω2 (Крамера – Мизеса – Смирнова)
 Тестовой статистикой данного критерия является средний квадрат отклонений между аналитической Р(х) и эмпирической Р*(х) функциями обеспеченностей по всем значениям случайной величины Х
Описание слайда:
Критерий nω2 (Крамера – Мизеса – Смирнова) Тестовой статистикой данного критерия является средний квадрат отклонений между аналитической Р(х) и эмпирической Р*(х) функциями обеспеченностей по всем значениям случайной величины Х

Слайд 9





Критерий nω2 (Крамера – Мизеса – Смирнова) - 2
Описание слайда:
Критерий nω2 (Крамера – Мизеса – Смирнова) - 2

Слайд 10





Критерии случайности 
 Проверка гидрологических рядов на случайность проводится в рамках общей схемы статистической проверки гипотез. В качестве нулевой гипотезы принимается гипотеза о том, что имеющаяся выборка представляет собой последовательность независимых значений СВ
 Применение критериев случайности основано на сопоставлении конкретных статистик эмпирического ряда с соответствующими теоретическими статистиками случайных совокупностей
Описание слайда:
Критерии случайности Проверка гидрологических рядов на случайность проводится в рамках общей схемы статистической проверки гипотез. В качестве нулевой гипотезы принимается гипотеза о том, что имеющаяся выборка представляет собой последовательность независимых значений СВ Применение критериев случайности основано на сопоставлении конкретных статистик эмпирического ряда с соответствующими теоретическими статистиками случайных совокупностей

Слайд 11





Критерий серий
Серия – это всякий участок последовательности, состоящий из элементов одного и того же ряда
Длина серии – число элементов, входящих в серию
К серии из элементов а относятся члены последовательности, значения которых превышают выборочное среднее (или медианное) значение

К серии из элементов в относятся члены последовательности, значения которых меньше выборочного среднего (или медианного) значения
Описание слайда:
Критерий серий Серия – это всякий участок последовательности, состоящий из элементов одного и того же ряда Длина серии – число элементов, входящих в серию К серии из элементов а относятся члены последовательности, значения которых превышают выборочное среднее (или медианное) значение К серии из элементов в относятся члены последовательности, значения которых меньше выборочного среднего (или медианного) значения

Слайд 12





Критерий общего числа серий
 Для проверки гипотезы о том, что данная совокупность сформирована из независимых значений СВ, используется статистика R, представляющая собой сумму серий из элементов a, ra и в rв (длина серий i при этом значения не имеет). Пример расчета ra и  rв  ясен из рисунка на след. слайде
 Для случайных совокупностей статистика R = ra + rв имеет нормальное распределение с параметрами
Описание слайда:
Критерий общего числа серий Для проверки гипотезы о том, что данная совокупность сформирована из независимых значений СВ, используется статистика R, представляющая собой сумму серий из элементов a, ra и в rв (длина серий i при этом значения не имеет). Пример расчета ra и rв ясен из рисунка на след. слайде Для случайных совокупностей статистика R = ra + rв имеет нормальное распределение с параметрами

Слайд 13





 Пример расчета методом серий
Описание слайда:
Пример расчета методом серий

Слайд 14





Критерий наибольшей длины серий
 Этот критерий использует в качестве тестовой статистики наибольшую длину серии из элементов a и в: K = imax. 
 Теоретически доказано, что для СВ значение K выражается формулой
Описание слайда:
Критерий наибольшей длины серий Этот критерий использует в качестве тестовой статистики наибольшую длину серии из элементов a и в: K = imax. Теоретически доказано, что для СВ значение K выражается формулой

Слайд 15





Критерий числа повышений и понижений
 Пусть имеется выборка СВ Х: х1, х2, х3 ….хn. 
 Переход от xi-1 к  xi, называется повышением и обозначается «+», если xi-1 < xi, 
 Переход от xi-1 к  xi, называется понижением и обозначается « - «, если xi-1 > xi,
 Для случайных последовательностей число повышений и понижений распределяется асимптотически нормально с параметрами
Описание слайда:
Критерий числа повышений и понижений Пусть имеется выборка СВ Х: х1, х2, х3 ….хn. Переход от xi-1 к xi, называется повышением и обозначается «+», если xi-1 < xi, Переход от xi-1 к xi, называется понижением и обозначается « - «, если xi-1 > xi, Для случайных последовательностей число повышений и понижений распределяется асимптотически нормально с параметрами

Слайд 16





Критерий числа экстремумов
 Экстремум – это элемент последовательности х1, х2, х3 ….хn для которого выполняется одно из неравенств
Описание слайда:
Критерий числа экстремумов Экстремум – это элемент последовательности х1, х2, х3 ….хn для которого выполняется одно из неравенств

Слайд 17





СПАСИБО  ЗА  ВНИМАНИЕ!
Описание слайда:
СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!



Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию