критерий на Фишер
Назначаване. Проверка на хипотези за две отклонения доставя на същата населението като цяло и съответно - тяхната равнопоставеност.
Алтернативна хипотеза. Опциите са на зависимост от това кой критични области са различни:
2 1. S1> S2 2. Най-често се използва вариант на ХК. Критичната област - горната опашка F-разпределение.
2. S1 2 3. Двустранно S1 S2 ≠ 2 2 .Kombinatsiya първите две. Фон. Това са независими и нормално разпределение. Хипотезата за равенство на отклонения на две нормална популация се приема, ако съотношението е по-голямо отклонение по-малко по-малка от критичната стойност на разпределението на Fisher. Забележка. Когато описания метод за проверка на стойността Fpasch задължително да е по-голям от един. Критерият е чувствителен към нарушаването на предположението за нормалност. За двустранен алтернатива, S1 ≠ S2 2 2 нулевата хипотеза се приема, ако условието: Комплекс teplometricheskim определя чрез термично. характеристики (ТРС) на зелен малц. За получаване на пробите, взети на изсъхне на въздуха (W = средна влажност 19%) и влажна малц rashchenija четири (W = 45%) съгласно новата технология за получаване на карамел малц. Експериментите показаха, че топлопроводността # 955; влажна малц приблизително 2,5 пъти по-голяма от сух и обемен специфичната топлина има ясна зависимост от малц влага. Поради това, с помощта на F-тест за проверка на възможността за събиране на данни за средните стойности, без да взема под внимание влажността Изчислените данни са обобщени в Таблица 5.1 Данните за изчисляване на F-тест
По-голяма стойност, получена за вариацията W = 45%, т.е. S 2 45 S = S1 2. 19 февруари = S2 2. и 2 FP = S1 / S2 2 = 1,35. От таблица 5.2 за степента на свобода f1 = N1 -1 = 5 f2 = N2 -1 = 4 за # 947 = 0.95, FKR = 6.2. Нулевата хипотеза е формулиран като "зелена гама малц влага от 19 до 45% от неговото влияние върху обемния капацитет на топлина може да се пренебрегне» или «S 2 = S 45 2 19" с ниво на доверие 95% се потвърждава като Fp Пример тестване на хипотезата, че двете отклонения доставя един общ набор от тест на Fisher се използва Excel Данните за две независими проби (Таблица 5.2). Степента на абсорбция на вода на пшеница бяха изследвани ефектите на нискочестотни магнитни полета. Преди да се тества хипотезата за равенство на средната стойност на пробите, е необходимо да се провери хипотезата за равенство на отклонения да се знае какви са критериите за избор, за да го тестваме. Фиг. 5.1 е показан пример за тестване на хипотезата, че двете разлики доставя един общ набор от теста Фишър използване на софтуер на Microsoft Excel.
Фигура 5.1 Пример за изпитване доставки две отклонения същата обща популация на критерий на Fisher
данни за въвеждане подредени в клетки, разположени в пресечните точки на колоните С и D с редове 3-10. Следвайте тези стъпки.
1. Определете дали да разгледа закона разпределение на първия и втория нормални проби (колони C и D, съответно). Ако не (за най-малко една проба), е необходимо да се използва непараметричен тест, и ако е така - продължават.
2. Изчислете вариация на първия и Auto-ветното колона. За тази цел, клетките D11 и SP = функция поставени VAR (SOC: 10) и VAR = (DZ: D10), респективно. Резултатът от тези функции е изчислената стойност на дисперсията за всяка колона, съответно.
3. Намерете прогнозна стойност за точен тест на Фишер. За да направите това, повечето от дисперсията разделена на по-малки. В клетка F13 поставени формула = C11 / D11, и който изпълнява тази операция.
4. Определете дали може да приеме хипотезата за равенство на отклонения. Има два начина, които са представени в примера. При метода платно-vomu znachimos предварително определено ниво накъде пример 0.05, Fisher разпределение изчислява критична стойност за тази стойност и подходящ брой степени на свобода. Функцията F14 клетки се въвежда FPACPOBP = (0,05; 7; 7) (в която 0.05 - предварително определено ниво на значимост, 7 - броят на степените на свобода на числителя и 7 (втори) - броят на степените на свобода на знаменател). Броят на степените на свобода, равен на броя на експериментите минус един. Резултати - 3,787051. Тъй като тази стойност е по-голяма от изчислената 1.81144, ние трябва да приемем нулевата хипотеза за равенство на отклонения.
Според втория вариант се изчислява за полученото изчислената стойност, съответстваща на вероятността за критерий на Fisher. За тази цел, на клетка, въведена F15 функция-нето = FPACP (F13; 7; 7). От получената стойност 0.22566 по-голяма от 0,05, тогава хипотезата за равенство на отклонения.
Това може да стане специална функция. От менюто, посочете услуга. Анализът на данните. следната форма (фиг. 5.2) ще се появи.
Фигура метод прозорец 5.2 изберете преработка
В този прозорец, изберете "две примерни F-МЕСМ дисперсии." Резултатът ще видите прозорец, показан на фиг. 5.3. Има определени интервали (брой клетки) на първата и втората променлива ниво значимост (алфа) и мястото, където се съхранява резултата.
Трябва да се отбележи, че функцията проверява едностранен тест, и го прави добре. За случая, когато се изчислява стойността на критерий по-голямо от 1 горната критична стойност.
Фигура прозорец настройка 5.3 параметър
Когато criterial стойността е по-малко от 1, след това изчислява ниска критична.
Припомняме ви, че хипотезата за равенство на отклонения се отхвърля, ако стойността на критерий е по-голяма или по-малка от критичната vrehnego по-ниска.
Фигура 5.4 Проверка отклонения равенство
Свързани статии