28. Критерий Крамера.(непонятно, посмотреть еще)

непараметрический критерий для проверки гипотезы Н 0, согласно к-рой независимые одинаково распределенные случайные величины Х 1, ..., Х n имеют заданную непрерывную функцию распределения F(x). К.- М. к. основан на статистике вида где - функция эмпирического распределения, построенная по выборке - некоторая неотрицательная функция, определенная на отрезке [0, 1] и такая, что интегрируемы на [0, 1]. Критерии такого типа, основанные на квадратичной метрике, впервые были рассмотрены Г. Крамером [1] и Р. Мизесом [2]. Н. В. Смирнов предложил выбрать и показал, что в этом случае при справедливости гипотезы статистика [1] имеет в пределе "омега-квадрат" распределение, не зависящее от гипотетич. функции распределения F(x). Стати-стич. критерий для проверки гипотезы Н 0, основанный на статистике наз. критерием (критерием Крамера - Мизеса - Смирнова), при этом для нахождения численного значения статистики пользуются следующим ее представлением: где - вариационный ряд, построенный по выборке X1..., Х n. Согласно критерию w2 с уровнем значимости а, гипотеза H0 отвергается, коль скоро - верхняя а-квантиль распределения w2, т. е.Аналогично устроен критерий, предложенный Т. Андерсоном и Д. Дарлингом (см. [5]), основанный на статистике 

29. Коэффициент Спирмана.

Коэффициент ранговой корреляции Спирмена - это непараметрический метод, который используется с целью статистического изучения связи между явлениями. В этом случае определяется фактическая степень параллелизма между двумя количественными рядами изучаемых признаков и дается оценка тесноты установленной связи с помощью количественно выраженного коэффициента.

Практический расчет коэффициента ранговой корреляции Спирмена включает следующие этапы:

1) Сопоставать каждому из признаков их порядковый номер (ранг) по возрастанию (или убыванию).

2) Определить разности рангов каждой пары сопоставляемых значений.

3) Возвести в квадрат каждую разность и суммировать полученные результаты.

4) Вычислить коэффициент корреляции рангов по формуле:.

где - сумма квадратов разностей рангов, а - число парных наблюдений.

При использовании коэффициента ранговой корреляции условно оценивают тесноту связи между признаками, считая значения коэффициента равные 0,3 и менее, показателями слабой тесноты связи; значения более 0,4, но менее 0,7 - показателями умеренной тесноты связи, а значения 0,7 и более - показателями высокой тесноты связи.

Мощность коэффициента ранговой корреляции Спирмена несколько уступает мощности параметрического коэффициента корреляции.

Коэффицент ранговой корреляции целесообразно применять при наличии небольшого количества наблюдений. Данный метод может быть использован не только для количественно выраженных данных, но также и в случаях, когда регистрируемые значения определяются описательными признаками различной интенсивности.

Величина коэффициента линейной корреляции Спирмена также лежит в интервале +1 и -1. Он, как и коэффициент Пирсона, может быть положительным и отрицательным, характеризуя направленность связи между двумя признаками, измеренными в ранговой шкале.

Для применения коэффициента корреляции Спирмена, необходимо соблюдать следующие условия:

1. Сравниваемые переменные должны быть получены в порядковой (ранговой) шкале, но могут быть измерены также в шкале интервалов и отношений.

2. Характер распределения коррелируемых величин не имеет значения.

3. Число варьирующих признаков в сравниваемых переменных X и Y должно быть одинаковым.

4. Таблицы для определения критических значений коэффициента корреляции Спирмена рассчитаны от числа признаков равных n = 5 до n = 40 и при большем числе сравниваемых переменных следует использовать таблицу для пирсоновского коэффициента корреляции . Нахождение критических значений осуществляется при k = n.

30. Коэффициент соответствия Кенделла.