178355 (583539), страница 2

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

Lэмп.=2*(11*1)+(17*2)+(19*3)=107

По табл. VIII приложения 1 определяем критические значения L для данного количества испытуемых: n=6, и данного количества условий: с=4.

Построим «Ось значимости»:

L0,05 L 0,01

… ? !

Lэмп. ›L кр.

Ответ: Но отклоняется. Принимается Н₁. Тенденция увеличения индивидуальных показателей от первого условия к третьему не является случайной (р<О,О1).

1. Решите задачу, используя критерий хи-квадрат.

Экспериментатору необходим идеальный кубик для чистоты эксперимента. Идеальный кубик – это кубик, каждая грань которого выпадала бы примерно равное число раз при достаточно большом числе подбрасываний. Задача состоит в выяснении того. Будет ли данный кубик близок к идеальному?

Для решения этой задачи кубик подбрасывали 60 раз. Выпадение граней распределилось следующим образом.

1. проверим выполнение ограничений: количество испытуемых в группе – 60 испытаний (60 > 20);

2. результаты занесены в таблицу. Число составляемых разрядов ƒ = 6;

3. сформулируем гипотезы:

Н 0: различия между данным кубиком и идеальным не значимы;

Н 1: различия между данным кубиком и идеальным значимы.

4. вычисления χ² проведем в таблице

χ²	ƒi ΄	ƒi ΄΄	ƒi ΄- ƒi ΄΄	(ƒi΄ - ƒi΄΄) ²	ƒi ΄ + ƒi ΄΄	(ƒi΄ - ƒi΄΄) ² ƒi ΄ + ƒi ΄΄
1	12	10	2	4	22	0.18
2	9	10	-1	1	19	0.05
3	11	10	1	1	21	0,05
4	14	10	4	16	24	0.67
5	8	10	-2	4	18	0,22
6	6	10	-4	16	16	1
						∑ = 2,17 χ² = 2,17

5. по таблице 6 приложения найдем для к = 5 (к = ƒ - 1= 6 – 1 = 5) значение χ² (p ≤ 0,05) = 9,49.

Так как 2,17 < 9,49, то принимается гипотеза Н0: различия между частотами двух кубиков не значимы. Обе эмпирические совокупности можно считать выборками из одной генеральной совокупности.

1. Охарактеризуйте понятие «множественная корреляция».

Множественный коэффициент корреляции R (множественное R) - это положительный квадратный корень из R-квадрата. Эта статистика полезна при проведении многомерной регрессии (т.е. использовании нескольких независимых переменных), когда необходимо описать зависимость между переменными.

Множественный коэффициент корреляции характеризует тесноту связи между зависимой переменной и предиктором. Он изменяется в пределах от 0 до 1 и рассчитывается по формуле:

где - определитель корреляционной матрицы;
- алгебраическое дополнение -го элемента.

Наблюдаемое значение находится по формуле:

При небольшом числе наблюдений величина множественного коэффициента корреляции, как правило, завышается. Множественный коэффициент корреляции считается значительным, т.е. имеет место статистическая зависимость между и остальными факторами , если

где определяется по таблице F-распределения.

9

Характеристики

Список файлов ответов (шпаргалок)