Соответствие экспериментальных данных теоретической модели. Опции

[100$]

-> ИНО

Слегка перефразируя классику: Приезжайте к нам в Одессу, спуститесь по Ришельёвской лестнице, зайдите на Привоз, купите там гуся и ему сношайте мозги. А мне их не надо сношать.

Это, вообще-то, основа основ в статистике: выдвигается гипотеза (в данном случае - модель DGP), и под нее собирается эксериментальный материал.

-> passant

passant, не в службу, а в дружбу: объясните же, наконец, товарищу, почему Володька сбрил усы.

Однако.
Да, это та статья. Вот за это хвалю ).

В Кобзаре ясно написано, что первый вариант (статистика А) имеет хи-квадрат распределение с df=2. Это -раз. Правда, что такое S- действительно неясно.

Кобзарь, видимо, в отличие от уважаемого вас - доктор тех. наук и совершенно правильно применил то, о чем прочитал в статье, к парной линейной регрессии.
В монографии Муда (?2 в списке литературы обсуждаемой статьи) на с. 521-522 есть кое-какие подсказки. Это - второй раз.

Правда, как осуществлена мутация модификация критерия А в А*- неизвестно. Допускаю, что это - личный вклад Кобзаря в науку.

Глядя на статистику А* мне примнилось, что критические значения 2,237 и 2,806 соответствуют либо хи-распределению (которое при df=2 называется распределением Рэлея), либо распределению модуля многомерной нормальной величины (которое при m=2 тоже является распределением Рэлея). Оказалось, что ничего подобного. Так что я пока в затруднении.

Что же касается всего остального - то
"Кажется,я задремал, а между тем все, что вы тут сказали, было очень интересно" (с) реплика Портоса в "20 лет спустя".

[ИНО]

и требуется ответить на вопрос относительно гипотезы "{уi} порожден моделью b0+b1*xi ".

Вы потеряли ε, а без него ваше уравнение - прямая, если хотя бы одно наблюдение на ней не лежит, модель неверна

Даже с уточнением, что исследуются остатки между реальными и модельными значениями и оценивается факт того, что медианы этих остатков для половины меньших значений и для половины больших значений х равны.

В такой формулировке это всего лишь критерий симметрии распределения остатков, относительно предсказанных значений. Проверить верность предположения о процессе порождения данных сам по себе он не может. Например, можно представить, что истинный процесс - две (четыре, шесть и т. д.) красивых загогулины, симметричных относительно вашей прямой, а в непосредственной близости от нее - вообще зияющая пустота. Сначала хотел нарисовать, но потом поленился, тем более, оказалось, что тут некоторые меня почему-то не жалуют и держат за тролля. Хотя, вроде бы, все по делу пишу, без поэтических отсылок к художественным литературном произведениям и прочих красочных эпитетов, явно необходимых истинному мэтру от статистики для ведения научной дискуссии

Сообщение отредактировал ИНО - 7.09.2022 - 12:08

[100$]

Вы потеряли ε, а без него ваше уравнение - прямая, если хотя бы одно наблюдение на ней не лежит, модель неверна

Очень верное замечание.
А то я, было, испугался: ужель эта модель, детерминированная до рези в глазах, аки ГПСЧ, режет глаз только мне одному?

...некоторые меня почему-то не жалуют и держат за тролля. Хотя, вроде бы, все по делу пишу, без поэтических отсылок к художественным литературном произведениям и прочих красочных эпитетов, явно необходимых истинному мэтру от статистики для ведения научной дискуссии unknw.gif

Слова про толстого тролля я в конце концов зачеркнул. По зрелом размышлении.
И тем самым возложил на вас большую ответственность.
Так что извольте соответствовать.
Не разочаровывайте меня ).

Сообщение отредактировал 100$ - 7.09.2022 - 14:46

[Игорь]

В прикладных науках, которыми мы занимаемся, первичными являются экспериментальные данные, поэтому название темы должно быть: "Соответствие теоретической модели экспериментальным данным". Отсюда и гносеологические проблемы.