Чем отличаются параметрические и непараметрические методы проверки гипотез [c.600]
Для проверки гипотез о различиях используют параметрические и непараметрические методы. Из параметрических методов для проверки гипотезы относительно среднего совокупности используют Его различные типы подходят для проверки гипотезы, в основе которой лежит одна выборка, две независимые выборки или парные выборки. Из непараметрических методов популярны критерии, включающие критерий согласия [c.598]
Влияние закона распределения данных. Большинство статистических и эконометрических методов являются параметрическими, они основываются на гипотезе о нормальном (гауссовском) законе распределения данных. Поэтому, как правило, первым этапом анализа данных должна быть их проверка на соответствие закону нормального распределения. [c.84]
Методы, показанные на рис. согласуются с классификацией одномерных методов, представленных на рис. 14.6. Главное различие в том, что методы на рис. 14.6 также применимы к нескольким выборкам (больше двух) и таким образом связаны с дисперсионным анализом (ANOVA) и ранговым дисперсионным анализом (K-W AN OVA) (глава 14), тогда как методы на рис, 15.9 ограничены двумя выборками. Процедуры проверки гипотез можно в общем виде классифицировать на параметрические и исходя из шкалы измерения переменных. Параметрические методы проверки гипотез (parametri tests) предполагают, что изучаемые переменные измерены с помощью интервальной шкалы. [c.580]
Индуктивные однофакторн ые методы предназначены для проверки соответствия характеристик выборки характеристикам генеральной совокупности (ГС). Они делятся на параметрические тесты, предназначенные для проверки гипотез [c.54]
Однофакторные планы. 1. Сравнения с контрольной совокупностью. В V.B.3 мы рассмотрели несколько ММС, специально предложенных для построения доверительных интервалов или проверки гипотез относительно г — Л0 (i = 1,. .., К). Два метода оказались наиболее подходящими, а именно параметрический (Даннетта) и непараметрический (Стила). Как и во всех других ситуациях с множественным сравнением, подход Бонферрони также потенциально применим. Метод Даннетта дает меньшие доверительные интервалы, чем методы Тьюки и Шеффе, два последних метода предназначены для больших множеств контрастов. В общем мы отдаем предпочтение методу проверки Стила, ибо, как утверждает Миллер [Miller, 1966, р. 146—147, 155], единственное условие, накладываемое на распределения, состоит в том, что они должны иметь плотности (т. е. ни нормальность, ни [c.202]
Индуктивные однофанторные методы, предназначенные для проверки соответствия характеристик выборки характеристикам генеральной совокупности (ГС), делятся на параметрические тесты, используемые при проверке гипотез о неизвестных характеристиках ГС, и непараметрические — для проверки гипотез о распределении ГС. Применение метода включает формулирование гипотез выбор подходящего теста установление уровня сигнификантности определение критического уровня проверяемой характеристики по таблице расчет реальной величины теста сравнение и интерпретацию. [c.76]