Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "chi-kwadrat" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Ocena zdolności tablic dwudzielczych do wykrywania związku między uporządkowanymi cechami typu jakościowego
Ability Evaluation of Two-Celled Tables to Detect the Relationship Between the Ordered Features of Qualitative Type
Évaluation de la capacité des tableaux à deux dimensions à détecter de la corrélation entre les caractères qualitatifs ordonnés
Оценка способности двухразделительных таблиц для обнаружения связи между упорядоченными характеристиками качественного типа
Autorzy:
Sulewski, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/544090.pdf
Data publikacji:
2015-05
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
Metodologia badań statystycznych
Testy statystyczne
statystyka chi-kwadrat
tablice dwudzielcze
moc testu
symulacje Monte Carlo
VBA
Methodology of statistical surveys
Statistical tests
chi-square statistic
two-way contingency table
Power of test
Monte Carlo simulations
Opis:
Предложенная Пирсоном в 1900 г. статистика χ2xy, является все еще са-мым важным измерителем для обследования независимости характеристик, тем более что она имеет свое расширение для трехразделительных таблиц и выше. Тем не менее возникает вопрос, какой является способность двухраз-делительных таблиц для обнаружения связи между характеристиками, то есть какой является их мощность. Трудно ответить на этот вопрос на основе анализа, поэтому наилучшим способом кажется быть разра-ботка двухразделительных таблиц и определение мощности с использованием моделированных обследований. Для двухразделительной таблицы 2х2 возможным является также определение мощности критерия с использо-ванием анализа и сопоставления полученных результатов с эмпирическими значениями. Представленные в статье результаты позволяют заинтере-сованным читателям выяснить, в какой степени мощность двухраздел-ительных таблиц зависит от численности выборки и силы связи между характеристиками. Целью статьи является предоставление готовой компьютерной импле-ментации для обследования мощности критериев двухразделительных таблиц в виде файла в Интернете. Представленные теория и примеры по-зволяют анализировать мощность критериев с использованием стати-стики χ2 Пирсона, а также моделировать ход функции плотности и фун-кции распределения центрального и нецентрального распределения хи--квадрат.
Zaproponowana przez Pearsona w 1900 r. statystyka χ2xy jest wciąż najważniejszym miernikiem do badania niezależności cech, tym bardziej że ma on swoje rozszerzenia dla tablic trójdzielczych i wyższych. Pojawia się jednak pytanie, jaka jest zdolność tablic dwudzielczych do wykrywania związku między cechami, czyli jaka jest ich moc? Trudno jest odpowiedzieć na to pytanie na podstawie analizy, dlatego najlepszym sposobem wydaje się być generowanie tablic dwudzielczych i określenie mocy poprzez badania symulacyjne. Dla tablicy dwudzielczej 2×2 możliwe jest także wyznaczenie mocy testów na drodze analitycznej i porównanie uzyskanych wyników z wartościami empirycznymi. Przedstawione w pracy wyniki pozwolą czytelnikowi zorientować się, w jakim stopniu moc tablic dwudzielczych zależy od liczebności próby oraz od siły związku między cechami. Celem pracy jest dostarczenie gotowej implementacji komputerowej do badania mocy testów tablic dwudzielczych w formie pliku zamieszczonego w Internecie. Przedstawiona teoria oraz zamieszczone przykłady pozwolą czytelnikom badać moc testów z wykorzystaniem statystyki χ2 Pearsona, a także modelować przebieg funkcji gęstości i dystrybuanty centralnego i niecentralnego rozkładu chi-kwadrat.
Proposed by Pearson in 1900 χ2xy formula is still the most important measure to study the characteristics independence, especially since it has its extension for three variable and higher tables. The question is, what is the ability of two variable tables to detect relationship between features, what is their power. It is difficult to answer this question on the basis of the analysis. The best way seems to be generating two variable tables and determine power through simulation studies. For the 2x2 two variable table is it also possible to designate test power on the analytical way as well as comparison of obtained analytical results with empirical values. The work results will allow the reader to get an idea of the extent to which power of two variable tables depends on the sample size and the strength of the association between features. Aim of this study is to provide a ready computer implementation to test power of two variable tables stated as a set on the Internet. Presented theory and some examples will help readers to explore the test power using Pearson's X2 statistics and model the course of the density function and cumulative distribution central and non-central chi-square distribution.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2015, 5; 1-16
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
O złej radzie dotyczącej testu F Snedecora
О плохом совете касающемся критерия F Снедекора
Autorzy:
Drapella, Antoni
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/962650.pdf
Data publikacji:
2016-03
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
rozkład chi-kwadrat
rozkład F
test F
metoda Monte Carlo
the F distribution
the chi-square distribution
the Snedecor test
the Monte Carlo method
распределение хи-квадрат
распределение F
критерий F
метод Монте Карло
Opis:
W polskojęzycznych pracach (wydanych w formie drukowanej, jak również dostępnych w Internecie) omawiających weryfikację hipotezy o równości wariancji w dwóch populacjach gaussowskich (test F) pojawia się rada, by oszacowania wariancji o większej wartości umieszczać w liczniku statystyki testowej, a jako granicę obszaru dopuszczalnego przyjąć stosowny kwantyl rozkładu F. Prowadząc w artykule rozważania analityczne i eksperymenty numeryczne pokazano, że jest to zła rada, ponieważ idąc za nią czyni się rzeczywisty błąd pierwszego rodzaju dwukrotnie większy od założonego.
В разработках на польском языке (опубликованных в печатном виде и доступных в Интернете) обсуждающих проверку гипотезы равенства дисперсии в двух гауссовских популяциях (критерий F) появляется совет, чтобы оценки дисперсии с большим значением помещать в счетчике тестовой статистики, а в качестве границы допустимой площади принять соответствующий квантиль распределения F. Представляя в статье аналитические соображения и численные эксперименты было показано, что это плохой совет, так как следуя ему делается реальная ошибка первого вида два раза больше чем планированная.
Readers of some domestic statistical textbooks and Internet publications related to F test are advised to accomplish the following test scheme: After having sample variances calculated use quotient of greater to smaller of them as the test statistics. Then take appropriate quantile of the F distribution as the critical value. This paper identifies this advice to be wrong and gives reason for it: test statistics in question definitely does not follow the F distribution. So, derivation of the proper test statistics named WF as well as the method of calculating WF' s cumulative distribution function is given. Analytical considerations are confirmed by two Monte Carlo experiments. These show that following the advice one makes first type error two times greater than wanted.
Źródło:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2016, 3; 61-67
0043-518X
Pojawia się w:
Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies