Число степеней свободы |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
Число степеней свободы |
18.09.2010 - 09:29
Сообщение
#1
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 97 Регистрация: 14.03.2006 Из: Москва Пользователь №: 870 |
Добрый день форумчанам!
Какой-то непрозрачный все-таки параметр. Например, задача о доверительном интервале для разности относительных частот в двух группах (Реброва, 2006, с. 172): df=n1+n2-1. У Сергиенко, 2006, с.58: f=n1+n2-2 (случай равных дисперсий). Далее идет формула для различных по величине дисперсий. Выборки в обоих случаях по умолчанию, то есть наверное независимые. Так все-таки минус 1 или минус 2? Спасибо. p.s. Коэффициент Стьюдента в формуле для расчета доверительного интервала разницы относительных частот между группами и значение t-критерия Стьюдента это одно и то же или почти одно и тоже? Где лучше пользоваться числом n=n1+n2-1(2), а где f при работе с таблицами в конце книжек? Сообщение отредактировал Choledochus - 18.09.2010 - 09:35 |
|
18.09.2010 - 17:35
Сообщение
#2
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1013 Регистрация: 4.10.2006 Пользователь №: 1933 |
Добрый день форумчанам! Какой-то непрозрачный все-таки параметр. Например, задача о доверительном интервале для разности относительных частот в двух группах (Реброва, 2006, с. 172): df=n1+n2-1. У Сергиенко, 2006, с.58: f=n1+n2-2 (случай равных дисперсий). Далее идет формула для различных по величине дисперсий. Выборки в обоих случаях по умолчанию, то есть наверное независимые. Так все-таки минус 1 или минус 2? Спасибо. p.s. Коэффициент Стьюдента в формуле для расчета доверительного интервала разницы относительных частот между группами и значение t-критерия Стьюдента это одно и то же или почти одно и тоже? Где лучше пользоваться числом n=n1+n2-1(2), а где f при работе с таблицами в конце книжек? Правильно df=n1+n2-2, точнее (n1-1)+(n2-1), поскольку для оценки t необходимо вначале оценить два параметра (два средних). Насчет того, что написано в p.s. не понял. t - квантили распределения Стьюдента, могут использоваться для оценки доверительного интервала, а могут для тестирования гипотез. Пользоваться надо, естественно df, поскольку в ряде случаев (тест Уэлча-Саттертвайте) df рассчитывается иначе, чем по формуле n1+n2-2, а таблицы от этого не меняются (фактически то, что Вы спрашиваете - это частный способ расчета количества степеней свободы для определенного теста, а не что-то связанное с самим распределением). |
|
18.09.2010 - 22:53
Сообщение
#3
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 97 Регистрация: 14.03.2006 Из: Москва Пользователь №: 870 |
Спасибо, но уж слишком много названий у этого символа:
коэффициент Стьюдента; значение t-критерия; критические точки одностороннего (двустроннего) распределения Стьюдента; квартили (персентили) , наверное, есть еще что-то. В чем причина этого? Какое название лучше использовать, чтобы одно было? У меня t встречается при подсчете доверительного интервала (1-ый раз) и в t-тесте при оценке значимости различий средних в двух группах (2-раз)? В первом случае квантили по-моему как-то не к месту, а во втором случае коэффициент не к месту, наверное лучше критическое t-значение? Уважаемый Плав, спасибо Вам - вы меня часто выручаете. Сообщение отредактировал Choledochus - 18.09.2010 - 22:54 |
|
19.09.2010 - 16:28
Сообщение
#4
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1013 Регистрация: 4.10.2006 Пользователь №: 1933 |
Спасибо, но уж слишком много названий у этого символа: коэффициент Стьюдента; значение t-критерия; критические точки одностороннего (двустроннего) распределения Стьюдента; квартили (персентили) , наверное, есть еще что-то. В чем причина этого? Какое название лучше использовать, чтобы одно было? У меня t встречается при подсчете доверительного интервала (1-ый раз) и в t-тесте при оценке значимости различий средних в двух группах (2-раз)? В первом случае квантили по-моему как-то не к месту, а во втором случае коэффициент не к месту, наверное лучше критическое t-значение? Уважаемый Плав, спасибо Вам - вы меня часто выручаете. Причина разных названий в том, что разные этапы тестирования пытаются обозначить одним словом. Правильное название - процентили (если в таблицах), и t значение если это расчетная величина (расчетное значение сравнивается с процентилями). Критическое значение - это определенное значение процентиля для определнного случая (например, 2,5% процентиль при df=100000 равен 1,96, соответственно, если планируется исследование с спользованием t-теста, при двухсторонней 5% вероятности и двух группах по 50001 одному человеку в каждой, то критическим значением будет 1,96). У Вас в первом случае процентили (квантили t-распределения), а во втором t-значение. |
|
19.09.2010 - 18:31
Сообщение
#5
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 97 Регистрация: 14.03.2006 Из: Москва Пользователь №: 870 |
А возможно вообще в 1-м случае употребление термина "коэффициент Стьюдента"? Речь идет о небольшом сообщении не для математиков, а для медиков, например.
И если писать индексы у t, то значит лучше ta, f, чем ta,n? Сообщение отредактировал Choledochus - 19.09.2010 - 18:32 |
|
19.09.2010 - 18:46
Сообщение
#6
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1013 Регистрация: 4.10.2006 Пользователь №: 1933 |
А возможно вообще в 1-м случае употребление термина "коэффициент Стьюдента"? Речь идет о небольшом сообщении не для математиков, а для медиков, например. И если писать индексы у t, то значит лучше ta, f, чем ta,n? 1) У нас можно все, хотя вообще-то коэффициент Стьюдента - это как раз (M1-M2)/(S/sqrt(n)), который сравнивается с квантилями распределения. А в формуле доверительного интервала именно квантили. Вопрос аналогичен тому, можно ли в сообщении для математиков говорить, что у людей был глубокий зубец Q на ЭКГ, когда на самом деле у них были сильные загрудинные боли, несколько часов, не купировавшиеся НСПВС. 2) Первый, второй вариант вообще непонятно что - форма распределения t зависит от степеней свободы (только df, а не f: сокращение от Degrees of Freedom), а не n (степени свободы зависят от n, но это уже другой вопрос). |
|
19.09.2010 - 19:32
Сообщение
#7
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 97 Регистрация: 14.03.2006 Из: Москва Пользователь №: 870 |
Да, я знаю происхождение сложносокращенного обозначения df.
Тем не менее в интернете есть вот такие сообщения: "Поскажите, где я могу найти информацию о коэффициенте Стьюдента и как правильно им пользоватась, вычислять? Пишу диплом и осталась мат.обрботка!!!!!!!!!!!". Поэтому хотелось спросить имеет ли право на жизнь термин "коэффициент Стьюдента"? И как его правильно записать на бумаге? В качестве полушутки. Яндекс нашел на слова в кавычках "коэффициент Стьюдента" - 5421 ответа, а на слова в кавычках "коэфициент Стьюдента" - 18 ответов. Можно ли отвергнуть нулевую гипотезу? ) Сообщение отредактировал Choledochus - 19.09.2010 - 19:47 |
|
20.09.2010 - 17:50
Сообщение
#8
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1013 Регистрация: 4.10.2006 Пользователь №: 1933 |
Да, я знаю происхождение сложносокращенного обозначения df. Тем не менее в интернете есть вот такие сообщения: "Поскажите, где я могу найти информацию о коэффициенте Стьюдента и как правильно им пользоватась, вычислять? Пишу диплом и осталась мат.обрботка!!!!!!!!!!!". Поэтому хотелось спросить имеет ли право на жизнь термин "коэффициент Стьюдента"? И как его правильно записать на бумаге? В качестве полушутки. Яндекс нашел на слова в кавычках "коэффициент Стьюдента" - 5421 ответа, а на слова в кавычках "коэфициент Стьюдента" - 18 ответов. Можно ли отвергнуть нулевую гипотезу? ) Так в чем проблема - коэффициент Стьюдента или t-значение это вполне разумный термин. Другое дело, что он равен (M1-M2)/sqrt(S^2/n). При нулевой гипотезе этот коэффициент имеет t-распределение Стьюдента с соответствующими df и sigma - T(0,sqrt(S^2/n),df). А вот для ДИ берутся значения распределения. |
|