CCF20111105014

WERYFIKACJA HIPOTEZ W ANALIZIE KORELACJI

fciyOkacja

Tinika

liniowej

Postać hipotez

H₀: p = 0

H_x\ p¹ 0 (< lub >)

t = lub

F = -

l — r‘

Statystyka testowa

■4n~2 ~t-Studenta v = n-2

-(«-2) = /²

~ F-Snedecora Vi = 1 i v₂ = n - 2 r - współczynnik korelacji liniowej Pearsona

i/₀: P_s = 0

/7i: p_s ¹0 (<lub>)

t = , ^    2 ~t-Studenta v = n-2

AA

r_s - współczynnik korelacji rang Spearmana

utrat

//₀: zmienne (cechy) A i 7 są niezależne

//p zmienne (cechy) A i 7 są zależne

próby duże, n_tj > 5 ,

cechy ilościowe lub jakościowe

z²-X⁽"

U

-»,y)²

=z—-«

/,/    9    i,j 9

~ chi-kwadrat v = (w - l)(k- 1) = (liczebność i-tego wiersza x

liczebnośćy-tej kolumny)/«

tablica 2x2, próby duże, a>5/\b>5AC>5Ad>5 i n> 40, cechy ilościowe lub jakościowe tablica 2x2, próby duże,

a<5vb<5vc<5vd<5

lub n < 40, cechy ilościowe lub jakościowe

n(ad -bc)²

(a + b){c + d)(a + c)(b + d) ~ chi-kwadrat v = 1

«(| ad -bc | -f)² (a + b)(c + d){a + c){b + d) ~ chi-kwadrat v = 1

WERYFIKACJA HIPOTEZ W ANALIZIE REGRESJI

Postać hipotez

Statystyka testowa

“_ifciowej

H₀: P = 0

Hi. p¹ 0 (< lub >)

t = —^j'y'X^xi ~ ^x)² ~ t-Studenta v = n- 2 S_e - odchylenie standardowe reszt (średni błąd szacunku)

S =

£(y,-y,)²

n-2

H₀:Y = a + pX H_x :Y ¹a + PX

K - liczba serii w ^-elementowym ciągu, k_a = k(a,n_A,n_B)

A, gdy (y_i - j)₍.) > 0    n_A- liczby symboli A

B, gdy (_y, - y₍) < 0    n_B - liczby symboli B

H(). odchylenia wartości rzeczywistych od teoretycznych są losowe H\. odchylenia wartości rzeczywistych od teoretycznych nie są losowe

K - liczba serii w ^-elementowym ciągu, ki = k(f,n_A,n_B), k₂ = k(l-f ,n_A,n_B) A, B, jak w teście liniowości regresji

w analizie regresji liniowej mają zastosowanie w weryfikacji hipotez dotyczących trendu liniowego.

19

1

■" Akacja