Содержание
- 2. Обработка многократно измеренных величин Исследование на нормальность: 1. Предварительные исследования (грубость, систематика – условия Ляпунова –
- 3. Обработка многократно измеренных величин Суть критерия Пирсона: Подсчет разности практических и теоретических относительный частот, попавших в
- 4. Обработка многократно измеренных величин Случайность – параметрический подход Неслучайность -линейный тренд - систематика. Критерий коэффициентов регрессии.
- 5. Обработка многократно измеренных величин Решить нормальные уравнения относительно а и b В матричном виде Лучшая вычислительная
- 6. Обработка многократно измеренных величин Составляем матрицу нормальных уравнений N и вектор с для системы нормальных уравнений
- 7. Обработка многократно измеренных величин Случайность – непараметрический подход – мало измерений, неизвестен закон распределения измерений Лучший
- 8. Обработка многократно измеренных величин Проверка однородности результатов измерений. Общий случай - сравнение законов распределений между собой
- 9. Обработка многократно измеренных величин Параметрические и непараметрические методы. Основой проверки на грубые измерения нормальная метка (z-метка)
- 10. Обработка многократно измеренных величин Критерий Романовского – вычисление характеристик без подозреваемых: Неравенство выполняется – крайние грубые.
- 11. Обработка многократно измеренных величин Непараметрические методы оценивания грубых погрешностей – устойчивые оценки сдвига и масштаба –
- 12. Обработка многократно измеренных величин F-1(р) - квантиль нормального закона распределения для вероятности р. Взяв вероятность 0.999
- 13. Обработка многократно измеренных величин Проверка ряда измерений на однородность по главным характеристикам. Делят на 2 или
- 14. Обработка многократно измеренных величин Неравноточность дисперсий по критерию Фишера разбиением выборки на 2 подвыборки. Статистика Если
- 15. Обработка многократно измеренных величин Непараметрические критерии - закон распределения не известен, мало измерений. Основной - критерий
- 16. Обработка многократно измеренных величин Для устойчивости - ранговый коэффициент корреляции Спирмена. Реализация критерия: - получаем оценки
- 17. Обработка многократно измеренных величин Окончание критерия - оценка отличия от нуля коэффициента корреляции между номером элемента
- 18. Обработка многократно измеренных величин Исследование на независимость элементов в ряде измерений. Предполагает отсутствие значимой связи между
- 19. Обработка многократно измеренных величин – используя любой способ строят линейную модель для ряда измерений, чаще вида
- 20. Обработка многократно измеренных величин Анализ результатов тестирования (см. формулы выше): если ≈ 0 (отсутствие автокорреляции), то
- 21. Обработка многократно измеренных величин Некоторые графические возможности анализа: Автокорреляция через последовательно-временные графики: 21
- 22. Обработка многократно измеренных величин Положительная – отрицательная автокорреляция 22
- 24. Скачать презентацию