Test Fishera: Różnice pomiędzy wersjami

Z Encyklopedia Zarządzania
mNie podano opisu zmian
Nie podano opisu zmian
Linia 1: Linia 1:
==Strona w opracowaniu==
Test Fishera - inaczej nazywany również, jako test jednorodności dwóch wariancji lub też Test F, ponieważ statystyka testowa w przypadku tego testu zawsze ma rozkład F. Test F w podstawowej formie stosuje się do sprawdzenia hipotezy o równości wariancji rozkładów normalnych dla dwóch zbiorów. Test Fischera to także podstawowe narzędzie analizy wariancji<R. Magiera 2018, s.224-225>.
{{stub}}
W opisywanym teście występują zmienne o nazwach X oraz Y, będące dwie niezależnymi próbami i odpowiadają im rozkłady jak poniżej:
 
Model
 
dla X = (X1,...,Xm) -
 
 
dla Y = (Y1,...,Yn) -
 
 
Hipotezy przedstawiają się następująco :
 
 
 
 
 
 
 
 
Statystyka testowa:
 
 
 
W sytuacji kiedy hipoteza H0 jest prawdziwa, statystyka testowa ma rozkład F Snedecora
 
Obszar krytyczny:
 
 
          to kwantyl rzędu q rozkładu F(m − 1, n − 1) natomiast α to poziom    istotności<R. Magiera 2018, s.224-225>.
 
Podczas obliczania wartości t statystyki testowej trzeba jako licznik przyjąć większą z wartości                i w razie potrzeby zastosować zmianę nazwy zmiennej X na Y tak, by t > 1<R. Magiera 2018, s.224-225>.
 
 
W hipotezie alternatywnej                                obszar krytyczny prezentuje się
 
następująco:       .
 
W hipotezie alternatywnej       obszar krytyczny wygląda jak poniżej:
 
 
 
 
 
 
Bibliografia
 
Iwanejko R., Bajer J. (2012)., Zastosowanie matematycznych modeli prognozowania uszkadzalności sieci wodociągowej na przykładzie Krakowa, Wydawnictwo Politechniki Krakowskiej, Kraków, s. 141-143.
Magiera R. (2018)., Modele i metody statystyki matematycznej, Oficyna Wydawnicza GiS, Wrocław, s. 224-225.
Przybysz T. (1976)., Układy doświadczalne i ich planowanie, Katedra Zastosowań Matematyki  Akademii Rolniczej, Lublin, s. 669-670.

Wersja z 16:00, 6 sty 2023

Test Fishera - inaczej nazywany również, jako test jednorodności dwóch wariancji lub też Test F, ponieważ statystyka testowa w przypadku tego testu zawsze ma rozkład F. Test F w podstawowej formie stosuje się do sprawdzenia hipotezy o równości wariancji rozkładów normalnych dla dwóch zbiorów. Test Fischera to także podstawowe narzędzie analizy wariancji<R. Magiera 2018, s.224-225>. W opisywanym teście występują zmienne o nazwach X oraz Y, będące dwie niezależnymi próbami i odpowiadają im rozkłady jak poniżej:

Model

dla X = (X1,...,Xm) -


dla Y = (Y1,...,Yn) -


Hipotezy przedstawiają się następująco :





Statystyka testowa:


W sytuacji kiedy hipoteza H0 jest prawdziwa, statystyka testowa ma rozkład F Snedecora

Obszar krytyczny:


          to kwantyl rzędu q rozkładu F(m − 1, n − 1) natomiast α to poziom    istotności<R. Magiera 2018, s.224-225>. 

Podczas obliczania wartości t statystyki testowej trzeba jako licznik przyjąć większą z wartości i w razie potrzeby zastosować zmianę nazwy zmiennej X na Y tak, by t > 1<R. Magiera 2018, s.224-225>.


W hipotezie alternatywnej obszar krytyczny prezentuje się

następująco: .

W hipotezie alternatywnej obszar krytyczny wygląda jak poniżej:




Bibliografia

Iwanejko R., Bajer J. (2012)., Zastosowanie matematycznych modeli prognozowania uszkadzalności sieci wodociągowej na przykładzie Krakowa, Wydawnictwo Politechniki Krakowskiej, Kraków, s. 141-143. Magiera R. (2018)., Modele i metody statystyki matematycznej, Oficyna Wydawnicza GiS, Wrocław, s. 224-225. Przybysz T. (1976)., Układy doświadczalne i ich planowanie, Katedra Zastosowań Matematyki Akademii Rolniczej, Lublin, s. 669-670.