Участник:Riabenko/Песочница

Материал из MachineLearning.

Версия от 21:46, 24 октября 2012; Riabenko (Обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)

Задание 2. Исследование свойств многомерного статистического метода на модельных данных

Пример

Исследуем чувствительность однофакторного дисперсионного анализа к расстояниям между выборками и дисперсиям выборок.
$x_i^{n_i}, \;\; x_i \sim N(\mu_i, \sigma_i), \;\; i=1,\ldots,3,$
$\mu_2 = 0, \;\; -\mu_1=\mu_3 = \mu = 0\,:\,0.01\,:\,1,$
$\sigma_1=\sigma_2=\sigma_3 = 0.01\,:\,0.01\,:\,1,$
$n_1=n_2=n_3=20.$
Посмотрим, как от расстояний между выборками и дисперсий зависят средний достигаемый уровень значимости и мощность используемого по умолчанию критерия Фишера: