|
ДВУСТОРОННИЙ ДОВЕРИТЕЛЬНЫЙ ИНТЕРВАЛ ДЛЯ ОТНОШЕНИЯ НЕИЗВЕСТНЫХ ДИСПЕРСИЙ [ two-sided confidence interval for ratio of unknown dispersions ] Задача построения данных интервалов возникает тогда, когда при проверке гипотезы о равенстве двух дисперсий H0: D1 = D2 ( D1 / D2 = 1) она отвергается. Согласно дисперсионному отношению F = ( s12 / D1 ) / ( s22 / D2 ), подчиняющемуся F - распределению с параметрами a (уровень зна́чимости); f1 и f2 (числа степеней свободы, соответствующие D1 и D2), нижняя доверительная граница для отношения D1 / D2 равна: ( s12 / s22 ) Ч ( 1 / F( Q, f1, f2 )). Верхняя доверительная граница: ( s12 / s22 ) Ч ( F( Q, f1, f2 )). Данные границы соответствуют уровню достоверности g = 1-α или то же, что g = 1-0,01Q.
Пример. Используем результаты примера 1, иллюстрирующего процедуру (см) проверки гипотезы о равенстве двух дисперсий. При проверке гипотезы H0 : D1 = D2 она отвергнута в пользу альтернативы H1 : D1№D2. Построим доверительные интервалы для отношения D1 / D2. По таблицам 3.5 из примера 1, находим
F ( Q = 5%; f1 = 24; f2 = 30 ) = 1,8874; 1 / F ( Q = 5%, f2 = 30; f1 = 24 ) = 1 / 1,9390 = 0,5157. Отсюда, искомые доверительные интервалы: 6,25 Ч 0,5157 < D1 / D2 < 6,25 Ч 1,8874; 3,22 < D1 / D2 < 11,79.
На основаниии результатов вычислений следует вывод, что стабильность успеваемости второго учащегося достоверно выше первого не менее чем в 3,22 раза и не более чем в 11,79 раз. Так как уровень достоверности выбран равным 0,95 (95%), можно ожидать, что подобный вывод в любом другом аналогичном случае может оказаться ошибочным в пяти случаях из ста.
Рассмотренные вычисления могут быть легко сделаны с помощью статистических программ для персональной ЭВМ. Из многочисленных статистических программ можно рекомендовать хорошо известные программы Statistica (http://www.statsoftinc.com/textbook/stathome.html) или SPSS (http://www.spss.org/wwwroot/spss.htm).
|
«Я У Ч Е Н Ы Й И Л И . . . Н Е Д О У Ч К А ?»
Т Е С Т В А Ш Е Г О И Н Т Е Л Л Е К Т А
Предпосылка:
Эффективность развития любой отрасли знаний определяется степенью соответствия методологии познания - познаваемой сущности.
Реальность:
Живые структуры от биохимического и субклеточного уровня, до целого организма являются вероятностными структурами. Функции вероятностных структур являются вероятностными функциями.
Необходимое условие:
Эффективное исследование вероятностных структур и функций должно основываться на вероятностной методологии (Трифонов Е.В., 1978,..., ..., 2015, …).
Критерий: Степень развития морфологии, физиологии, психологии человека и медицины, объём индивидуальных и социальных знаний в этих областях определяется степенью использования вероятностной методологии.
Актуальные знания: В соответствии с предпосылкой, реальностью, необходимым условием и критерием...
...
о ц е н и т е с а м о с т о я т е л ь н о:
— с т е п е н ь р а з в и т и я с о в р е м е н н о й н а у к и,
— о б ъ е м В а ш и х з н а н и й и
— В а ш и н т е л л е к т !
|
♥ Ошибка? Щелкни здесь и исправь ее! Поиск на сайте E-mail автора (author): tryphonov@yandex.ru
|