ВУЗ:
Составители:
3. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ГИПОТЕЗЫ И ИХ ПРОВЕРКА
3.1. Расчетные формулы
3.1.1. Нормально распределенная значение статистики:
n
x
z
σ
µ
0
~
−
= .
3.1.2. Статистика с распределением t -Стьюдента:
(
)
()
mnt
S
bb
S
bb
t
ii
i
i
bb
b
ii
b
ii
−=
−
=
−
=
2
ˆˆ
2
ˆ
0
ˆ
0
/
/
ˆ
ˆ
ˆˆ
σ
σ
.
3.1.3. Статистика с распределением F-Фишера :
()
()
2
2
2
2
2
2
1/
/
ˆ
1
1
ост
воспр
t
t
S
S
mne
myy
m
mn
R
R
F =
−−
−
=
−−
⋅
−
=
∑
∑
,
где
∑
2
t
e - сумма квадратов остатков (
()
2
2
ˆ
∑∑
−=
ttt
yye )
3.1.4. F-статистика для проверки общей линейной гипотезы:
(
)
()
[
]
(
)
()
1/
/
ˆˆ
1
1
−−
′
−
′′
′
−
=
−
−
mn
q
F
ee
rbHHXXHrbH
.
где rbH =
ˆ
, H - матрица , r - вектор,
q
- размерность вектора r .
3.1.5. Статистика с распределением F-Фишера , применяемая в тесте Чоу :
(
)
(
)
()
22/
1/
2
3
2
3
2
−−+
+−
=
kmnS
kSS
F
ост
остост
,
где
k
- количество факторов в регрессионной модели;
n
- объем первой вы-
борочной совокупности;
m
- объем второй выборочной совокупности;
2
ост
S - сумма квадратов остатков регрессии, построенной по объединенной
выборочной совокупности;
2
1
ост
S - сумма квадратов остатков регрессии, построенной по первой выбо -
рочной совокупности;
2
2
ост
S - сумма квадратов остатков регрессии, построенной по второй вы-
борочной совокупности;
2
2
2
1
2
3
ост
ост
ост
SSS += .
3. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ГИПОТЕЗЫ И ИХ ПРОВЕРКА 3.1. Расчетные формулы 3.1.1. Нормально распределенная значение статистики: ~z = x −µ0 n. σ 3.1.2. Статистика с распределением t -Стьюдента: ( ˆ ˆ 2 bˆi −bˆi 0 bi −bi 0 / σ bˆi) t= = =t (n −m ). Sbˆ i S ˆ / σ 2ˆ bi bi 3.1.3. Статистика с распределением F-Фишера: n −m −1 ∑ (yˆ t −y ) / m 2 2 R2 S воспр F= ⋅ = = 2 , 1 −R 2 m ∑ et / (n −m −1) S ост 2 2 ∑ et2 - сумма квадратов остатков ( ∑ et =∑ (yt −yˆ t ) ) 2 где 3.1.4. F-статистика для проверки общей линейной гипотезы: Hbˆ −r ) [H (X ′X )−1 H ′ ] (Hbˆ −r )/ q ′ F= ( −1 . e′e / (n −m −1) где Hbˆ =r , H - матрица, r - вектор, q - размерность вектора r. 3.1.5. Статистика с распределением F-Фишера, применяемая в тесте Чоу: F= (Sост 2 −S32ост )/ (k +1) , S32ост / (n +m −2k −2) где k - количество факторов в регрессионной модели; n - объем первой вы- борочной совокупности; m - объем второй выборочной совокупности; 2 Sост - сумма квадратов остатков регрессии, построенной по объединенной выборочной совокупности; 2 S1ост - сумма квадратов остатков регрессии, построенной по первой выбо- рочной совокупности; 2 S 2ост - сумма квадратов остатков регрессии, построенной по второй вы- борочной совокупности; S32ост =S12ост +S 22ост .
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 17
- 18
- 19
- 20
- 21
- …
- следующая ›
- последняя »