Критерий согласия Хи-квадрат (Пирсона) для проверки корректности выдвинутой гипотезы. В данном занятии - это проверка корректности аппроксимации теоретической кривой экспериментальных данных (гистограммы).
Пікірлер: 30
@catyukea3 жыл бұрын
Я даже не знаю, может я не там искал, но пока что это лучшее обьяснение этого критерия вообще. Спасибо
@nikitun853 жыл бұрын
Зашел сюда после лекцией Анатолия Карпова на Степике. Этот материал офигенно дополняет предельно простое объяснение Анатолия.
@CommieDog19172 жыл бұрын
А я ищу про Хи - квадрат, т.к. у Анатолия ни слова про этот критерий не увидел. Не подскажете, в каком курсе он говорит про него?
@nikitun852 жыл бұрын
@@CommieDog1917, у него во второй части основ статистики в первом же блоке "Анализ номинативных данных" есть про Хи квадрат и про расстояние Пирсона.
@CommieDog19172 жыл бұрын
@@nikitun85 Спасибо. Я пока только первую часть заканчиваю. Боялся, что как - то прослушал про Пирсона.
@mormonteg4073 Жыл бұрын
Второй раз пересматриваю это и буду пересматривать следующее видео. Объясняете хорошо, но иногда стоит пояснять некоторые термины, хотя бы в двух словах) аппроксимация, например (только щас узнал, что там 2 буквы "п"
@СергейКорчагин-ю9в3 жыл бұрын
Дружище , видос отличный!
@demidrol56604 жыл бұрын
весьма доходчиво!
@Dronzord4 жыл бұрын
Если я правильно понял, то вы ошиблись в объяснении в моменте 2:40. Вы говорите, что диапазону с меньшей вероятностью попадания туда значений из экспериментов должен соответствовать меньший вес. Но по формуле в итоге всё наоборот: меньшему участку больший вес придаётся, что логично для выравнивания значимости диапазонов.
@selfedu_rus4 жыл бұрын
Да, ошибочка, вес, конечно, должен быть выше, все верно, спасибо.
@roden22084 ай бұрын
Интересно, но сложно. Пока были уроки с задачами, где можно было прочувствовать смысл термина или алгоритм - я справлялся. Последние несколько лекций вообще только в общем виде осознаю.
@Love_music_very2 жыл бұрын
1. Симулировать или скопировать из любого репозитория две группы данных, содержащие не менее 100 значений каждая. Лучше копировать из репозиториев, т.к. в них содержатся описания данных, что пригодится для дальнейшего анализа. 1.1. Методом Пирсона определить характер распределения. 1.2. Проверить методом Вилкоксона однородность распределений. 2. Скопировать из любого репозитория две группы данных, содержащие качественные признаки. Рассчитать коэффициенты ранговой корреляции по Спирмену и Кендаллу. Проверить гипотезы о значимости коэффициента ранговой корреляции по Спирмену и Кендаллу. 3. Симулировать или скопировать группу значений, распределенных по нормальному закону. 3.1. Сравнить исправленную выборочную дисперсию с гипотетической генеральной дисперсией нормальной совокупности. 3.2. Сравнить выборочную среднюю с гипотетической генеральной средней. Мне вот такое задание дали, а я по Мат. статистике чайник. Знаю только мат. ожидание, дисперсию и среднее квадратическое. Может посоветуете чего? ролики? или мне уже не дано, экзамен 13.06
@elenabdurahmanova27764 жыл бұрын
Огромное спасибо за видео!
@ЕвгенийБыльков-ш9р4 жыл бұрын
Большое спасибо, очень доходчиво
@martins15002 жыл бұрын
Почему на графике 4:05 используется n, которое до этого означало объем выборки? Вы говорите про k, а на графике n. Вводит ненужную дополнительную путаницу в эту итак запутаную тему.
@efraimfligil31192 жыл бұрын
А какие критерии можно применять для небольших выборок (50
@danielgabuchev99332 жыл бұрын
Хорошо объяснили, спасибо! Не понял только (2:40) если Pi достаточно мала тогда и вес такого слагаемого следует взять меньше чем у разряда с большей Pi , но при n=const чем больше Pi тем меньше вес Ci = n/Pi
@МаксимИванов-с1к7б4 жыл бұрын
Спасибо за видео. Можете подробнее рассказать про степени свободы. Что в формуле r = k - s означает s? Какие конкретные слагаемые - зависимые в вашем примере?
@kdss615510 ай бұрын
Это все известно. А вот, 1) если знаем только частости, то есть общее число наблюдений неизвестно? 2) Что если интервалы неодинаковые?
@Alinamost Жыл бұрын
Спасибо, подскажите, пожалуйста, что делать, если: 1. Есть графики зависимости, но данных катастрофически мало (3 кривые для выведения функции регрессии) как проверить правильность выбора при столь малых числа данных
@АлександрК-ч1в3 жыл бұрын
Добрый день! Подскажите пожалуйста, откуда следуют ограничения на применение критерия Пирсона? Там где про не менее 50 наблюдений.
@selfedu_rus3 жыл бұрын
Это общеизвестное значение из статистики (теории вероятностей), если хотим получить статистически более-менее значимое значение, то число экспериментов лучше брать от 100 и более.
@andufalador9813 Жыл бұрын
как определить ожидаемую вероятность, если у меня случайная величина которая генерирует числа
@selfedu_rus Жыл бұрын
если распределение равномерное, то все значения равновероятны
@kristinadiug9964 жыл бұрын
как узнать вероятность ошибки первого рода?
@selfedu_rus4 жыл бұрын
мы ее сами выбираем (задаем) - это элемент творчества при решении подобных задач
@TurboGamasek2284 ай бұрын
просто берешь вероятность в предположении, что верна альтернативная гипотеза, но ввполнилось условие, что принимаем основную гипотезу, считаешь, все просто
@user-nb9rb8gd6i Жыл бұрын
это физика?
@nicholasspezza9449 Жыл бұрын
это рисование!
@elnur52923 жыл бұрын
Гипотеза не может быть верна, она может быть принята или отвергнута.