Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции

Пусть двумерная генеральная совокупность (X, У) распределена нормально. Из этой совокупности из­влечена выборка объема n и по ней найден выборочный коэффициент корреляции Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции - student2.ru , который оказался отличным от нуля. Так как выборка отобрана случайно, то еще нельзя заключить, что коэффициент корреляции генераль­ной совокупности Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции - student2.ru также отличен от нуля. В конечном счете нас интересует именно этот коэффициент, поэтому возникает необходимость при заданном уровне значи­мости а проверить нулевую гипотезу Н0:rг = 0 о равен­стве нулю генерального коэффициента корреляции при конкурирующей гипотезе Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции - student2.ru .

Если нулевая гипотеза отвергается, то это означает, что выборочный коэффициент корреляции значимо отли­чается от нуля (кратко говоря, значим), а X и У корре­лированы, т. е. связаны линейной зависимостью. Если нулевая гипотеза будет принята, то выбо­рочный коэффициент корреляции незначим, а X и У не-коррелированы, т. е. не связаны линейной зависимостью.

В качестве критерия проверки нулевой гипотезы при­мем случайную величину

Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции - student2.ru .

Величина Т при справедливости нулевой гипотезы имеет распределение Стьюдента с к=n - 2 степенями свободы.

Обозначим значение критерия, вычисленное по дан­ным наблюдений, через Тнабл и сформулируем правило проверки нулевой гипотезы.

Правило. Для того чтобы при заданном уровне зна­чимости а проверить нулевую гипотезу Н0:rг = 0 о ра­венстве нулю генерального коэффициента корреляции нормальной двумерной случайной величины при конку­рирующей гипотезе Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции - student2.ru , надо вычислить наблюда­емое значение критерия: Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции - student2.ru

и по таблице критических точек распределения Стьюдента, по заданному уровню значимости и числу степеней сво­боды к = n- 2 найти критическую точку 1Ю (а; к) для двусторонней критической области.

Если Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции - student2.ru —нет оснований отвергнуть нуле­вую гипотезу.

Если Проверка гипотезы о значимости выборочного коэффициента корреляции - student2.ru —нулевую гипотезу отвергают.

3.31 Проверка гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности. Критерий согласия Пирсона.Проверка гипотезы о предполагаемом законе неизвестного распределения производиться при критерии согласия. КС-критерий проверки гипотезы о предполагаемом законе неизв-го распределения. Будем сравнивать эмпирические и теоретические частоты. Случайно ли расхождение частот? Критерий Пирсона отвечает на поставленный выше вопрос. Он не доказывает справ-сть гипотезы, а лишь устанавливает на принятом уровне значимость ее согласия или несогласия с данными наблюдений. Для того, чтобы при заданном уровне значимости проверить 0-ю гипотезу H0: ген-я сов-сть распределена нормально, надо сначала вычислить теоретич. частоты, а затем наблюд. значения крит.: Хнабл. 2 =Ε(ni-ńi)2/ni. И по таблице критических точек распределения. Если Хнабл. 2 <Xкр.2 - нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу. Если Хнабл. 2 >Xкр.2 -нул. Гипотезу отвергают.

3.32 Выборочный коэффициент ранговой корреляции Спирмена и проверка гипотезы о его значимости.Для оценки степени связи признаков вводят коэффициент ранговой корреляции(р.к.) Спирмена.Для практических целей исп-е р.к. весьма полезно.Рассмотрим 2 крайних случая:1) Ранги по признакам А и В совпадают при всех значениях индекса i: Xi=Yi. В этом случае ухудшение качества по одному признаку влечет ухудшение качества по другому. Признаки связаны: имеет место «полная прямая зависимость».2)Ранги по признакам А и В противоположны в том смысле. что если X1=1,то Y1=n; если Х2=2, то У2=n-1….. В этом случае ухудшение кач-ва по одному признаку влечет улучшение кач-ва по другому. Призн. Связ.: имеет место «противоположная зь между призраками. О связи между качеств-ми признаками Аи В можно судить по связи м-ду случ. велич. Х и У, для оценки кот-й использ-ся коэф. Коррел. Формула:rв = Εuivi /nσuσv.Выборочный к-т р.к. Спирмена: рв=1-[(6Εdi2)/(n3-n)]. Св-ва коэф-та коррел. Спирмена:1) Если между качественными признаками А и В имеется «полная прямая зависимость» в том смысле, что ранги объектов совп-т при всех значениях i, то к-т Спирмена равен единице. Рв=1. 2)Если м-ду кач-ми призн-ми А и В имеется ” противоположная зависимость в том смысле, что рангу х1=1 соотв-т рангу у1=n,…, хn=n соотв. Ранг уn=1., то к-т Спирмена равен минус единице. Рв=-1. 3) Если между качественными признаками А и В нет ни ”полной прямой”, ни “противоположной” зависимостей, то к-т заключен м-ду -1 и +1, причем чем ближе к 0 его абсолютная величина, тем зависимость меньше. Правило:для того чтобы при уровне значимости α проверить нулевую гипот. О рав-ве 0 генерального к-та р.к.Спирмена, надо вычислить критич-ю точку: Ткр =tкр(α;к)√(1-рв2)/(n-2), Где n- объем выб-ки, рв- выб-й к-т корр.Спирмена, tкр(α;к )-крит. Точка крит. Области, кот. Находят по таблице. Если │рв│< Ткр -нет оснований отвергнуть нул. Гипотезу. Ранговая корр. Связь незначима. Если│рв│> Ткр - нул. Гипот. Отвергают. Сущ-т значимая связь.

3.33.Связь м-ду двумя кач-ми признаками оценивают т-же, используя к-т ранговой коррел. Кендалла. Пусть ранги объектов выб-ки: по признаку А х1, х2,…,хn, по призн. В у12,…,уn.Выборочный к-т ранговой корр. Кендалла опр-ся ф-лой: ТВ=[4R/n(n-1)]-1, где n-объем выб-ки. Св-ва: 1. В случае«полной прямой зависимости» признаков: х1=1,х2=2,…,хn=n; у1=1,у2=2,…,уn=n. 2.В случае “противоположной” зависимости х1=1,х2=2,…,хn=n; у1=n,у2=n-1,...,уn=1. Правило, позволяющее установить значимость или незначимость ранговой связи Кендалла: для того чтобы при уровне значимости α проверить нулевую гипот. О рав-ве 0 генерального к-та р.к.Кендалла, надо вычислить критич-ю точку: Ткр =Zкр√[2(2n+5)]/ [9n(n-1)], где n - объем выб-ки, Zкр -крит.точка крит. Области. Если │тв│< Ткр - нет оснований отвергнуть нул. Гипотезу. Ранговая корр. Связь незначима. Если │тв│> Ткр -нул. Гипот. Отвергают. Сущ-т значимая связь.

3.34.Критерий Вилкоксона служит для проверки однородности двух независимых выборок: х1,х2,…,хn и у1,у2,…,уn. Этот крит. Применим к случайным величинам, распр-я кот-х неизвестны; треб-ся лишь, чтобы величины были непрерывными.

А.Проверка нул. Гипот. В случае , если объем обеих выб-к не превосходит 25. Правило1.:Для того чтобы при заданном уровне значим. а=2Q проверить нул. Гипот. Об однородности двух незав-х выб-к объемов n1 и n2 ,надо:1).расположить варианты обеих выб-к в возрастающем порядке, т.е в виде одного вариационного ряда, и найти в этом ряду наблюдаемое значение критерия Wнабл – сумму порядковых номеров вариант первой выб-ки; 2) найти по таблице нижнюю крит. Точку Wнижн. Кр n1- Wнижн. Кр, где Q=α/2; 3)найти верхнюю крит. Точку по ф-ле: W верхн. Кр =(n1+n2+1)n1- Wнижн. Кр Если Wнабл< Wнижн. Кр или Wнабл > W верхн. Кр -нул. Гипот. Отвергают. Если Wнижн. Кр <Wнабл <W верхн. Кр - нет оснований отвергнуть нул. Гипотезу. Правило 2:Надо анйти по табл. Нижн. Крит. Точку Wнижн. Кр (Q;n1,n2), где Q=α. Если Wнабл > Wнижн. Кр -нет оснований отвергнуть нул. Гипот. Если Wнабл > W верхн. Кр -нул. Гипот. Отвергают. Правило3:Надо найти верхн. Крит. Точку: W верхн. Кр (Q;n1,n2) =(n1+n2+1) n1- Wнижн. Кр n1- Wнижн. Кр (Q;n1,n2), где Q=α. Если Wнабл < W верхн. Кр -нет оснований отвергнуть нул. Гипот. Если Wнабл > W верхн. Кр -нул. Гипот. Отвергают.

Наши рекомендации