Статистический критерий. Критерий Стьюдента. Ошибки 1 и 2 рода. Построение оптимальной критической области - Математическое моделирование в научных исследованиях
Для оценки статистической значимости модели по параметрам рассчитывают t-критерии Стьюдента.
Оценка значимости модели с помощью критерия Стьюдента проводится путем сравнения их значений с величиной случайной ошибки:
Случайные ошибки коэффициентов линейной регрессии и коэффициента корреляции определяются по формулам:
Сравнивая фактическое и табличное значения t-статистики и принимается или отвергается гипотеза о значимости модели по параметрам.
Зависимость между критерием Фишера и значением t-статистики Стьюдента определяется так
Как и в случае с оценкой значимости уравнения модели в целом, модель считается ненадежной если tтабл > tфакт Критерий Стьюдента использует класс методов статистической проверки гипотез (статистических критериев), основанных на сравнении с распределением Стьюдента. Наиболее частые случаи применения t критерия связаны с проверкой равенства Следующей задачей статистического анализа, решаемой после определения основных (выборочных) характеристик и анализа одной выборки, является совместный анализ нескольких выборок. Важнейшим вопросом, возникающем при анализе двух выборок, является вопрос о наличии различий между выборками. Обычно для этого проводят проверку статистических гипотез о принадлежности обеих выборок одной генеральной совокупности или о равенстве средних.
Если вид распределения или функция распределения выборки нам заданы, то в этом случае задача оценки различий двух групп независимых наблюдений может решаться с использованием параметрических критериев статистики: либо критерия Стьюдента (t), если сравнение выборок ведется по средним значениям (X и У), либо с использованием критерия Фишера (F), если сравнение выборок ведется по их дисперсиям.
Использование параметрических критериев статистики без предварительной проверки вида распределения может привести к определенным ошибкам в ходе проверки рабочей гипотезы.
Для преодоления указанных трудностей в практике педагогических исследований следует использовать непараметрические критерии статистики, такие, как критерий знаков, двухвыборочный критерий Вилкоксона, критерий Ван дер Вардена, критерий Спирмена, выбор которых, хотя и не требует большого числа членов выборки и знаний, вида распределения, но все же зависит от целого ряда условий.
В группу параметрических критериев методов математической статистики входят методы для вычисления описательных статистик, построения графиков на нормальность распределения, проверка гипотез о принадлежности двух выборок одной совокупности. Эти методы основываются на предположении о том, что распределение выборок подчиняется нормальному (гауссовому) закону распределения. Среди параметрических критериев статистики нами будут рассмотрены критерий Стьюдента и Фишера.
Лекция 13. Регрессионный анализ. Связь метода наименьших квадратов МНК и метода максимального правдоподобия ММП. Методы проверки характеристик уравнений регрессии - эффективности, адекватности, значимости коэффициентов
Регрессиомнный (линейный) анализ -- статистический метод исследования влияния одной или нескольких независимых переменных на зависимую переменную. Независимые переменные иначе называют регрессорами или предикторами, а зависимые переменные -- критериальными. Терминология зависимых и независимых переменных отражает лишь математическую зависимость переменных, а не причинно-следственные отношения. Одним из базовых методов регрессионного анализа для оценки неизвестных параметров регрессионных моделей по выборочным данным. Метод основан на минимизации суммы квадратов остатков регрессии.
Необходимо отметить, что собственно методом наименьших квадратов можно назвать метод решения задачи в любой области, если решение заключается или удовлетворяет некоторому критерию минимизации суммы квадратов некоторых функций от искомых переменных. Поэтому метод наименьших квадратов может применяться также для приближенного представления (аппроксимации) заданной функции другими (более простыми) функциями, при нахождении совокупности величин, удовлетворяющих уравнениям или ограничениям, количество которых превышает количество этих величин и т. д.
Априорная информация об объекте, необходимой для их вычисления может быть задана следующим образом.
Известна плотность распределения некоторой аддитивной помехи e(t), наличие которой обуславливают несоответствие модели объекту. По этой плотности распределения помехи можно рассчитать плотность распределения измерений Y, которая зависит от параметров объекта A и обозначается P(Y/A).
В этом случае используются оценки методом максимального правдоподобия рассматриваются в случаях, когда априорная информация задана способом, указанным в пункте 1. Идея метода заключается в определении функции правдоподобия, обычно условной плотности распределения P(Y/A) Которая связывает параметр A С выборочными наблюдениями (измерениями) Y.
После определения функции правдоподобия максимизируется плотность распределения относительно оценок параметров.
Рассмотрим этот метод на примере статической системы:
Yi=AiХ+еi
Где еi - гауссовские последовательности, у которых:
M[еi]=0; M[еi, еiT]=Riдij
Матрица Ri - Положительно определена.
Плотность вероятности еi Имеет вид:
P(Еi)=
|Ri| - Определитель матрицы Ri.
Поскольку 0?K?1, то совместная плотность вероятности для еo,...,еi Имеет вид:
P(еo,..., еk) =
Сделаем замену с еi На Yi В уравнении
P(yo,..., yk (x) =
Hk=
Оптимальным по методу максимума правдоподобия будет такая оценка В, которая максимизирует P(еo,..., еk) или минимизирует Hk.
Марковские оценки и оценки по методу наименьших квадратов можно рассматривать как частные случаи метода максимума правдоподобия с меньшим объемом априорной информации.
Похожие статьи
-
Оценка адекватности - это отождествление модели объекту оригиналу. В зависимости от степени изученности объекта различают Идентификацию в узком и широком...
-
Получение математической модели процесса - один из основных и трудоемких этапов создания системы управления Математическая модель, полученная на основе...
-
, Метод наименьших квадратов (МНК) - Математическое моделирование в научных исследованиях
Метод наименьших квадратов (МНК) Если ковариационная матрица шума неизвестна, или известно, что аддитивный шум нормально распределен по закону Гаусса, т....
-
Выборочные распределения, Распределение Стьюдента - Основы научных исследований
Выборочное распределение - это распределение какой-либо статистики, полученное в результате отбора различных случайных выборок из одной и той же...
-
Основные способы идентификации систем управления. Способы получения статистических оценок Под идентификацией процесса в общем смысле понимается...
-
После нахождения линейного коэффициента корреляции (r) Проводится проверка на его значимость (достоверность), эта проверка основана на механизме...
-
Проверка статистических гипотез - Основы научных исследований
Для проверки статистических гипотез используются статистики, называемые статистическими критериями или иначе - критериями значимости. В частности, для...
-
Статистики, Свойства оценок - Основы научных исследований
Любая функция от элементов выборки называется Статистикой . Следовательно, точечная оценка также является статистикой. Однако не всякая статистика может...
-
Маркетинговое исследование представляет собой системный сбор, обработку и анализ всех аспектов процесса маркетинга: продукта, его рынка, каналов...
-
Выбор математической формы функции при моделировании зависимости выпуска продукции от производственных факторов Постановка проблемы. Одним из важнейших...
-
Метод максимального правдоподобия - Основы научных исследований
Разработан Р. Фишером. Пусть Х 1 ,х 2 ...х N - выборка из генеральной совокупности случайной величины Х с функцией плотности вероятности Р(х, и),...
-
Критерий Мизеса, Статистика критерия - Проверка статистических гипотез
В качестве меры различия теоретической функции распределения F(x) и эмпирической Fn(x) по критерию Мизеса (критерию w 2) выступает средний квадрат...
-
Для моделирования случайных событий и процессов используется метод статистического моделирования. Сущность метода статистического моделирования. Таким...
-
Заключение - Проверка статистических гипотез
Обычно сущность проверки гипотезы о законе распределения ЭД заключается в следующем. Имеется выборка ЭД фиксированного объема, выбран или известен вид...
-
Исследования в области моделирования - Математическое моделирование в лесной промышленности
С момента осознания человеком себя как homo sapiens - человек разумный - вся его деятельность предварялась выбором, ибо во всем многообразии мира...
-
Моделирование простых событий. Моделирование полной группы событий Методы моделирования простых событий - это те приемы и средства, с помощью которых...
-
Оптимизация, этапы оптимизации Оптимизация представляет собой математическую задачу максимизации или минимизации некоторой функции нескольких переменных...
-
Математическое моделирование - Основы научных исследований
Выше уже указывалось, что Математическое моделирование - это получение решений уравнений, составляющих математическую модель объекта, при изменении...
-
Компьютерный моделирование информационный экспериментальный При физическом моделировании предполагается физическая однородность объекта и модели, их...
-
Эконометрические методы могут быть применены в моделировании, имитации и прогнозировании рыночных процессов. Достаточно широко в маркетинге используются...
-
Методы классификации - неотъемлемая часть математических методов исследования, интересная теоретически и важная практически. Обзоры этой научной области...
-
Распределение (хи-квадрат) - Основы научных исследований
Это распределение, называемое также распределением Пирсона, используется при изучении вероятностных свойств выборочных дисперсий. Если S2(x) - дисперсия...
-
Сравнение старой и новой парадигм - О новой парадигме математических методов исследования
Проведем развернутое сравнение старой и новой парадигм математических методов исследования. При этом опираемся на материалы раздела "Математические...
-
Уравнение динамики теплообменника: Передаточные функции объекта получим по его уравнению динамики. Для этого запишем уравнение по заданному каналу. Затем...
-
Основные задачи статистики - Основы научных исследований
Назначение статистических методов состоит в том, чтобы по выборкам ограниченного объема делать обоснованные выводы о свойствах генеральных совокупностей,...
-
Распределение Фишера, Статистические гипотезы - Основы научных исследований
Служит для сравнения дисперсий разных статистических совокупностей разных случайных величин Х 1 и Х 2 . Ему подчиняется статистика (10.5) Где S2(x 1 ) >...
-
После проведения регрессионного анализа получается модель объекта исследований в виде некоторой функции. В простейшем случае линейной регрессии она имеет...
-
Физическое моделирование - Основы научных исследований
Физическими моделированием называется изучение свойств явлений или процессов на физических моделях, заменяющих собою объект, который в таком случае...
-
Статистическая неопределенность и процедуры со многими решениями Все существующие методы фильтрации (минимальное остовное дерево, максимальный плоский...
-
Особенности эконометрического метода Эконометрическая модель -- основное понятие эконометрии, экономико-математическая модель, параметры которой...
-
Методы исследования математических моделей - Математическое моделирование в менеджменте и маркетинге
Все методы математического моделирования можно разделить на четыре класса: -аналитические (априорные); -имитационные (априорно-апостериорные) модели;...
-
B = -0,85 Найдем дисперсию параметра (b): DB = DA - ()2 ; DB = 0,012-(27,4)2 = 0,012-750,76=9,01; Найдем Среднее квадратичное отклонение параметра (b): B...
-
Построим таблицу для уравнения модели: X Y 15 9,2 16 9,87 19 11,88 Построим совмещенный график исходных данных и уравнение модели: После построения линии...
-
Ранговый метод - Ранговый метод оценивания параметров регрессионной модели
Метод наименьших квадратов широко применяется для оценки параметров линейной регрессии, поскольку достаточно прост в вычислении и при предположении о...
-
1. По уровню познания модели подразделяются на: - теоретические (законы, принципы, положения применительно к объекту исследования); - эмпирические,...
-
Первый этап - определение целей моделирования. Основные из них таковы: 1. модель нужна для того, чтобы понять как устроен конкретный объект, какова его...
-
Аналитические и имитационные модели. Этапы компьютерного моделирования Управляемый процесс можно рассматривать как абстрактное понятие, с помощью...
-
Целью дисциплины является освоение теории, методов и технологии компьютерного моделирования при исследовании, проектировании и применении компьютерных...
-
При этом в математической модели, описывающей статику процесса, переменные Х, У и параметр А представляются в виде матриц, имеющих вид: Из условия...
-
Основным методом решения задач линейного программирования является симплекс-метод, основанный на итеративной процедуре. В том случае, когда область...
Статистический критерий. Критерий Стьюдента. Ошибки 1 и 2 рода. Построение оптимальной критической области - Математическое моделирование в научных исследованиях