Cтраница 1
Применение ранговых критериев априори требует, чтобы идентифицируемый объект или моделируемый сигнал точно удовлетворяли соответствующим разностным уравнениям. При выполнении этого предположения использование ранговых критериев представляет собой естественный и теоретически строго обоснованный подход к определению порядков ДОД-моделей. [1]
Применение ранговых критериев основано на свойствах ранговых последовательностей, которые заменяют действительные значения наблюдений, сохранять информацию об исходной выборке. [2]
Для применения ранговых критериев масштаба требуется, чтобы оба распределения были одинакового типа, имели одинаковое значение параметра положения и плотности распределений их были непрерывными. [3]
При применении ранговых критериев предполагается, что наблюдаемые случайные величины имеют непрерывные распределения. [4]
Известны две схемы применения рангового критерия Сиджела - Тьюки. [5]
Рассмотрим практический пример применения рангового критерия наблюдаемости для нелинейной системы. [6]
Полученные значения дисперсий и нужно использовать при применении соответствующих ранговых критериев. [7]
Существуют различные методы исследования после дисперсионного анализа [11, 12], из которых рассмотрим метод ортогональных контрастов и применение множественного рангового критерия Дункана. [8]
Для проверки гипотез однородности двух выборок в одномерном случае могут быть использованы критерий Смирнова и линейные ранговые критерии. Критерий Смирнова состоятелен против любого типа нарушения нулевой гипотезы, но не указывает на его природу. Линейные ранговые критерии позволяют получить более детальные выводы о том, с чем связана неоднородность - с различием в параметре положения и ( или) масштаба. Достоинством линейных ранговых критериев является быстрая сходимость распределений их статистик к предельному ( нормальному) распределению и их устойчивость к засорению данных грубыми выбросами. Линейные ранговые критерии сравнительно просто обобщаются на случай более чем двух классов. Все эти критерии, строго говоря, применимы только в случае непрерывности модельного распределения. Применение линейных ранговых критериев к группированным данным требует внесения определенных поправок, так называемой обработки совпадений. [9]