Главная > Многомерный дисперсионный анализ
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO

4.3.2. КРИТЕРИЙ T^2 (ЛОУЛИ, ХОТЕЛЛИНГ)

Точное распределение статистики

где при справедливости нулевой гипотезы до недавнего времени не было известно, за исключением трех частных случаев, когда В двух из них, когда дело сводится к -распределению,

Для точное распределение (при нулевой гипотезе) было указано Хотеллингом.

Кроме того, известно, что предельным распределением величины при является -распределение с -степенями свободы (см. [551). Граббе [23] исследовал точное распределение величины

и построил таблицы критических значений (при справедливости нулевой гипотезы) для следующего диапазона параметров:

Дейвис [11], а также Пиллаи и Янг [65] продолжили исследования точного распределения статистики при и построили таблицы критических значений.

Кришнаян и Чанг [36] с помощью обратного преобразования Лапласа получили точное нулевое распределение статистики в замкнутой аналитической форме для любых параметров Но из этого представления удалось извлечь критические значения пока только для простого случая

Несмотря на эти трудности в исследовании точных распределений , критерий следа используется довольно часто, что объясняется прежде всего удовлетворительной аппроксимацией: в виде -распределения для виде -распределения для

Для больших выборок Ито [30] указал аппроксимацию для которая (при нулевой гипотезе) приводит к центральному -распределению с степенями свободы, а при альтернативной гипотезе — к нецентральному -распределению с степенями свободы и параметром нецентральности Числа корни характеристического уравнения возникающего при альтернативе, т. е. когда Пиллаи и Самсон [61] для больших использовали другую аппроксимацию — кривой Пирсона, подобранной приравниванием моментов. Они вычислили критические значения для при

Здесь мы применяем аппроксимацию распределения -распределением. Оно было предложено Лейтером [40]. (Более подробно об этом см. раздел 4.4.)

1
Оглавление
email@scask.ru