Правила ранжирования
1. Меньшему значению начисляется меньший ранг. Наименьшему значению начисляется ранг 1.
Наибольшему значению начисляется ранг, соответствующий количеству ранжируемых значений. Например, если n=7, то наибольшее значение получит ранг 7, за возможным исключением для тех случаев, которые предусмотрены правилом 2.
2. В случае, если несколько значений равны, им начисляется ранг, представляющий собой среднее значение из тех рангов, которые они получили бы, если бы не были равны.
Например, 3 наименьших значения равны 10 секундам. Если бы мы измеряли время более точно, то эти значения могли бы различаться и составляли бы, скажем, 10,2 сек; 10,5 сек; 10,7 сек. В этом случае они получили бы ранги, соответственно, 1, 2 и 3. Но поскольку полученные нами значения равны, каждое из них получает средний ранг:
Допустим, следующие 2 значения равны 12 сек. Они должны были бы получить ранги 4 и 5, но, поскольку они равны, то получают средний ранг:
3. Общая сумма рангов должна совпадать с расчетной, которая определяется по формуле:
где N - общее количество ранжируемых наблюдений (значений). Несовпадение реальной и расчетной сумм рангов будет свидетельствовать об ошибке, допущенной при начислении рангов или их суммировании. Прежде чем продолжить работу, необходимо найти ошибку и устранить ее.
При подсчете критерия U легче всего сразу приучить себя действовать по строгому алгоритму.
- Что такое статистика. Предмет. Цели. Составные части.
- Классификация признаков.
- Абсолютные и относительные показатели.
- Способы формирования выборок.
- План статистического наблюдения.
- Виды статистического наблюдения:
- Степенные средние.
- 5 Базовых показателей вариационного ряда.
- Мода и медиана.
- Квартили и квинтили.
- Децили и перцентили.
- Основные показатели изменчивости.
- Простое и взвешенное стандартное отклонение (для выборки и гс).
- Дисперсия.
- Относительные показатели изменчивости
- Основные параметры нормального распределения.
- Асимметрия.
- Эксцесс.
- Классификация гипотез.
- Понятие и классификация критериев проверки гипотез.
- Критерий Розенбаума.
- Правила ранжирования
- Алгоритм 4 Подсчет критерия u Манна-Уитни.
- Критерий χ2 Пирсона.
- Корреляция: цели, виды.
- Надежность коэффициента корреляции.
- Регрессия: цели, виды
- Регрессия: ошибка выбранной математической модели.
- Множественная регрессия.
- Факторный анализ: цели, этапы
- 1 Этап: Построение матрицы попарных корреляций
- Кластерный анализ: цели, Евклидово расстояние.
- Кластерный анализ: методы объединения объектов.
- Кластерный анализ: стандартизация.
- Основные характеристики кластеров.
- Дисперсионный анализ: цели, классификация.
- Однофакторый дисперсионный анализ: основные формулы, область применения.