НОУ ИНТУИТ | Статистические методы анализа данных | Информация
Опубликовано: 16.05.2017
Курс посвящен изучению современных методов анализа данных.
Лекция 1: Сложность алгоритмов
Рассматриваются дисперсионный анализ, регрессионный анализ, факторный анализ, методы непараметрического анализа данных.
Предварительные курсы
Проверка гипотез в однофакторном дисперсионном анализе: параметрический и непараметрический случаи
В лекции рассматривается параметрический дисперсионный анализ (ДА) - проверяется однородность пары выборок при отвержении гипотезы об однородности всех K выборок. Определяется понятие контраста, строится доверительный интервал и проверяется гипотеза о равенстве контраста нулю. В случае непараметрического ДА подробно рассматривается использование критериев Краскела-Уоллиса и Джонкхиера для проверки гипотезы об отсутствии влияния фактора на результат.-
Двухфакторный дисперсионный анализ (ДА)
В лекции продолжает рассматриваться однофакторный ДА - приводятся непараметрические оценки Ходжеса-Лемана и Спетволля для параметра сдвига. На основе асимптотической относительной эффективности (АОЭ) делается сравнение критерия Краскела-Уоллиса с классическим. Основная часть лекция посвящена двухфакторному ДА: постановке задачи, описанию простейшей таблицы двухфакторного ДА. Подробно рассматривается вопрос проверки гипотезы об отсутствии влияния главного фактора на результат в параметрическом и непараметрическом случаях (критерии Фридмана и Пейджа). На основе АОЭ делается сравнение критерия Фридмана с классическим.-