一种稳健的方差齐性检验方法

目的 :介绍一种较为稳健的方差齐性检验方法。方法 :通过实例介绍 L evene方差齐性检验的基本思想和常用的四种算法。结果 :L evene检验的实质是将原始数据进行变换后进行单向方差分析。结论 :L evene检验适用于任意分布的资料 ,更为稳健 ,算法简便 。

DBL(1,0,1)误差非线性回归模型相关性和方差齐性的检验

讨论了具有双线性DBL(1,0,1)误差的非线性回归模型的相关性和方差齐性的检验问题,用Score检验方法给出了双线性项检验以及相关性和方差齐性同时检验的检验统计量,并用随机模拟验证了检验方法的正确性;推广和发展了具有线性序列误差回归模型的结果;最后将结果应用于DBL(0,1,1)误差的非线性回归模型。

具有AR(1)误差的线性随机效应模型中方差齐性和自相关性的检验

在回归分析中,方差齐性是一个很基本的假设.本文对具有AR(1)误差的线性随机效应模型,研究了方差齐性和自相关性的检验问题.我们分别讨论了随机误差异方差、随机效应异方差、多元异方差以及自相关性的检验问题,并用score检验方法给出了三种方差齐性和自相关性的检验统计量.随机模拟的结果表明,当样本容量较大时,检验的功效较好.本文还给出一个数值例子说明检验方法的实用性.另外,模型的结果也可以推广到非线性情形.

方差齐性的平方秩检验

符合正态分布的计量资料,可以使用Ｆ检验或Ｂａｒｔｌｅｔｔ检验来判断两样本或多样本所代表的总体方差是否齐性。对于非正态分布的资料或尚不能确定其分布类型的资料,可以使用本检验来判断所比较的总体方差是否有差异。应用条件要求所比较的样本为相互独立的计量资料的随...

方差齐性检验的非参方法的确切概率计算

在非参数统计分析中，常用秩和检验法比较总体中心位置(常用中位数表示中心位置)。实际上，它们还能用于方差齐性检验，本文将讨论方差齐性检验的非参数统计分析方法及其确切概率计算法。

单向分类随机模型误差方差齐性的极大似然比检验

解决了已知均值相等条件下单向分类随机模型误差方差的齐性检验(b=2)问题.利用极大似然比方法导出了检验统计量.运用Barttlett分解推导出了检验统计量的一般分布,从而求出了原假设的拒绝域,讨论了检验的功效和相合性,最后给出一个应用实例.

教学质量评价中的方差齐性检验

本文指出了为避免误用数理统计方法 ,在教学质量评价中首先作方差齐性检验的重要性 ,并通过对一个实例的分析 。

单向分类模型误差方差齐性检验

文章重点介绍了方差齐性检验的4种方法,并指出,在对方差分析模型进行假设检验时,如果每个观测值的方差不相等,则方差分析的检验统计量一般不会服从F分布。

基于可加模型方差齐性检验的研究

研究了在回归分析中可加模型的方差齐性检验问题,得到了方差齐性检验的Score统计量,并利用随机模拟,说明了检验方法的有效性。

假设检验列入方差齐性检验步骤的必要性

卫生统计中，两均数分析时常采用t检验来比较其差异，但发现较多专业书刊(文献略)中在介绍检验步骤时均没列入方差齐性检验，易误将数据直接代入t检验公式导致结论偏差。本文就下列实例(例表)作一讨论。

样本数相同组方差齐性检验的探讨

方差分析的应用条件是各总体的方差相等.因此,在方差分析之前,需进行方差齐性检验,一般用Bartlett检验.但这一方法要求分布是正态分布且计算繁琐,而用Hartleg检验和Cochran检验计算方便,方法实用;尤其Cochran检验利用了更多的样本信息,因此显得更灵敏.对有轻微偏倚的分布,Cochran检验也适用.

如何正确运用方差分析——方差齐性检验与SAS实现

本文目的是介绍方差齐性检验与SAS实现。方差齐性检验可分为以下三类:①直接基于方差比较的方差分析法;②对原始数据经过变量变换后的新数据采取基于均值比较的方差分析法;③对符合正态分布的定量原始数据采取χ^(2)检验法。在第一类中,直接基于两样本方差比构造出服从F分布的检验统计量;在第二类中,对原始数据有多种不同的变量变换方法,对变换后的新数据进行单因素多水平设计一元定量资料方差分析;在第三类中,对服从正态分布的定量资料构造χ^(2)检验统计量。本文基于SAS软件对三个实例进行方差齐性检验,并对输出结果作出解释。

食品合格率比较时的方差齐性检验

食品合格率比较时的方差齐性检验吴觉荪江苏省吴县卫生防疫站（２１５００７）在食品卫生监督中，我们常用“各类食品监测平均合格率”来比较食品卫生质量在时间上、地区上的差别。不同食品种类形成不同的内部构成，而不同内部构成会影响平均合格率（总的合格率）。在进行...

基于Levene检验的航空交流串联电弧故障检测

航空电弧故障直接影响着航空飞行的安全,这一问题越来越受到重视,其中,交流串联电弧故障更隐蔽,造成的危害更大。该文基于航空115V/400Hz交流系统开展串联电弧故障模拟实验,并对检测方法进行了研究,鉴于目前统计学方法的局限性,提出用Levene检验对实验电流信号进行分析并提取特征量。Levene检验是分析两组及以上数据的方差齐性,从而找到正常和电弧故障情况的明显差异,与常见统计学方法峭度、偏态指标和相关系数利用粒子群算法优化的支持向量机进行识别准确率测试。结果表明,该方法的效率高于其他三种,并采用测试负载验证了其有效性。由此,在识别航空串联电弧故障时,Levene检验方法有较好的实时性和适用性,易于设定阈值,具有重要的工程应用价值。

在EXCEL中实现多总体方差的Bartlett齐性检验

在总体服从正态分布的前提下,方差齐性与否决定了单因素多水平的模型能否采用方差分析来检验均数间的差异。主要介绍在EXCEL中,Bartlett齐性检验的自动计算工具的设计与实现。工具完成后可以重复使用,大大减少以后齐性检验计算的工作量。

重复试验随机效应模型误差方差的齐性检验(k=2)

本文对重复试验次数为2的随机效应方差分析模型,给出了误差方差齐性,即H0:σ12=σ22(?) H1:σ12≠σ22的一种具有相合性的检验方法．并对三个常见模型给出了检验统计量和拒绝域的具体表达式,最后是两个应用实例．

两次重复试验三因子全效应随机模型误差方差的齐性检验

研究两次重复试验三因子全效应随机模型误差方差的齐性检验问题,推导了检验统计量和检验规则的具体表达式.这一规则也适合于只有部分效应的随机模型,推导的主要工具是Kronecker积运算.最后给出一个应用实例.

两个正态总体方差双边齐性检验的优化

在对两个正态总体的方差进行双边齐性检验时,由于检验统计量服从分布,而这个分布的密度函数关于它的峰值不是对称的,因此传统的方法给出的临界值不是最佳的。本文提供了一种方差双边齐性检验的优化方法,使得置信度(第一类错误)在给定数值的前提下,第二类错误的发生降低到最小。并在此优化方法的基础上,本文借助软件给出了部分最佳临界值表,以供假设检验使用。

单因素方差分析中异方差的检验与修正

文章在单因素方差分析模型的基础上,通过散点图和方差齐性检验,判断模型中是否存在异方差性。如果存在异方差,进一步讨论异方差出现的原因及如何进行修正,使单因素方差分析在理论上更加完善。