Хи-квадрат
Cтраница 1
Хи-квадрат тест, без сомнения, является наиболее популярным из всех методов сравнения двух распределений. Так как многие ориентированные на рынок приложения, помимо рассматриваемых в этой главе, часто используют хи-квадрат тест, то он описан в Приложении А. [1]
Хи-квадрат распределение и соотношения, характеризующие его, широко используются в задачах надежности в случае, когда поток отказов аппроксимируется распределением Пуассона. [2]
 |
График плотности и функции распределения случайной величины хи-квадрат с 7 степенями свободы. [3] |
Распределение хи-квадрат играет важную роль при исследовании оценки дисперсии нормальной выборки, а также при проверке зависимостей в таблицах сопряженности и в критериях согласия. [4]
Однако хи-квадрат распределение для (4.3.2.9) и (4.3.2.10) имеют место лишь в том случае, если модель Раша не противоречит экспериментальным данным. [5]
 |
График плотности и функции распределения случайной величины хи-квадрат с 7 степенями свободы. [6] |
Распределение хи-квадрат играет важную роль при исследовании оценки дисперсии нормальной выборки, а также при проверке зависимостей в таблицах сопряженности и в критериях согласия. [7]
Критерий хи-квадрат носит еще название критерия согласия. [8]
Распределение хи-квадрат используется в анализе временных рядов главным образом при изучении поведения выборочной дисперсии и плотностей спектра мощности. [9]
Критерий хи-квадрат был предложен Пирсоном в 1903 г., хотя полностью этот метод был разработан Фишером, опубликовавшим в 1924 г. соответствующие таблицы критических величин, которые используются в настоящее время. [10]
Таблицы хи-квадрат распределения широко представлены в литературе по математической статистике, руководствах и справочных изданиях по статистическому контролю качества и надежности. [11]
Выбрав критерий хи-квадрат ( Chi-square test), получаем следующую статистическую таблицу. [12]
Проверка по критерию хи-квадрат является непараметрическим тестом, который можно использовать для проверки гипотезы о том, что средние одинаковы во всех пяти классах портфелей. [13]
Критерий % ( хи-квадрат), вероятно, самый распространенный из всех статистических критериев. Он используется не только сам по себе, но и как составная часть многих других тестов. Прежде чем приступить к общему описанию критерия х2, рассмотрим сначала в качестве примера, как можно было бы применить этот критерий для анализа игры в кости. [14]
Критическое значение критерия хи-квадрат для уровня значимости 0 05 при трех степенях свободы составляет 7 81; поскольку экспериментальные значения больше, нулевая гипотеза может быть отвергнута и сделано предположение, что здесь имеется два распределения Пуассона, второе из которых значимо лучше. Результат указывает на успех мероприятий, предпринятых с целью повышения качества деталей. [15]
Страницы: 1 2 3 4