Cochran's C test
http://dbpedia.org/resource/Cochran's_C_test an entity of type: Cricketer
Cochrans C-Test ist ein statistischer Test, mit dem sich prüfen lässt, ob eine einzelne Varianz signifikant größer ist als eine Menge vorliegender Varianzen. Der Test wurde 1941 von William G. Cochran vorgestellt und ist nicht zu verwechseln mit . Der C-Test wird insbesondere zur Überprüfung der Qualität der Messungen von Laboren verwendet. So wird er in ISO 5725 („Accuracy (trueness and precision) of measurement methods and results“) zur Überprüfung der Hypothese empfohlen, dass „zwischen den Laboren nur geringe Unterschiede bei den Varianzen innerhalb des Labors existieren“.
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G-критерий Кохрена (англ. Cochran’s C test) — используют при сравнении трёх и более выборок одинакового объёма . Расхождение между дисперсиями считается случайным при выбранном уровне значимости , если: где — квантиль случайной величины при числе суммируемых дисперсий и числе степеней свободы .
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Критерій Кохрена — використовують для порівняння трьох і більше виборок однакового обсягу . Розходження між дисперсіями вважається випадковим при вибраному рівні значимості , якщо: де — квантиль випадкової величини при числі дисперсій і числі степенів свободи .
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In statistics, Cochran's C test, named after William G. Cochran, is a one-sided upper limit variance outlier test. The C test is used to decide if a single estimate of a variance (or a standard deviation) is significantly larger than a group of variances (or standard deviations) with which the single estimate is supposed to be comparable. The C test is discussed in many text books and has been recommended by IUPAC and ISO. Cochran's C test should not be confused with Cochran's Q test, which applies to the analysis of two-way randomized block designs.
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En estadística, la Prueba C de Cochran, nombrada en honor de William G. Cochran, es una prueba de un solo lado del límite superior atípico de la varianza. La prueba C se utiliza para decidir si una sola estimación de una varianza (o una desviación estándar) es significativamente más grande que un grupo de varianzas (o desviaciones estándar) con el que la estimación única se supone que debe ser comparable. La prueba C se discute en muchos libros de texto y ha sido recomendado por la IUPAC y la ISO. La prueba C de Cochran no se debe confundir con la prueba Q de Cochran, que se aplica al análisis de dos vías de diseños de bloques aleatorios.
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Cochrans C-Test
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Prueba C de Cochran
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Cochran's C test
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G-критерий Кохрена
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Критерій Кохрена
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Cochrans C-Test ist ein statistischer Test, mit dem sich prüfen lässt, ob eine einzelne Varianz signifikant größer ist als eine Menge vorliegender Varianzen. Der Test wurde 1941 von William G. Cochran vorgestellt und ist nicht zu verwechseln mit . Der C-Test wird insbesondere zur Überprüfung der Qualität der Messungen von Laboren verwendet. So wird er in ISO 5725 („Accuracy (trueness and precision) of measurement methods and results“) zur Überprüfung der Hypothese empfohlen, dass „zwischen den Laboren nur geringe Unterschiede bei den Varianzen innerhalb des Labors existieren“.
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In statistics, Cochran's C test, named after William G. Cochran, is a one-sided upper limit variance outlier test. The C test is used to decide if a single estimate of a variance (or a standard deviation) is significantly larger than a group of variances (or standard deviations) with which the single estimate is supposed to be comparable. The C test is discussed in many text books and has been recommended by IUPAC and ISO. Cochran's C test should not be confused with Cochran's Q test, which applies to the analysis of two-way randomized block designs. The C test assumes a balanced design, i.e. the considered full data set should consist of individual data series that all have equal size. The C test further assumes that each individual data series is normally distributed. Although primarily an outlier test, the C test is also in use as a simple alternative for regular homoscedasticity tests such as Bartlett's test, Levene's test and the Brown–Forsythe test to check a statistical data set for homogeneity of variances. An even simpler way to check homoscedasticity is provided by Hartley's Fmax test, but Hartley's Fmax test has the disadvantage that it only accounts for the minimum and the maximum of the variance range, while the C test accounts for all variances within the range.
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En estadística, la Prueba C de Cochran, nombrada en honor de William G. Cochran, es una prueba de un solo lado del límite superior atípico de la varianza. La prueba C se utiliza para decidir si una sola estimación de una varianza (o una desviación estándar) es significativamente más grande que un grupo de varianzas (o desviaciones estándar) con el que la estimación única se supone que debe ser comparable. La prueba C se discute en muchos libros de texto y ha sido recomendado por la IUPAC y la ISO. La prueba C de Cochran no se debe confundir con la prueba Q de Cochran, que se aplica al análisis de dos vías de diseños de bloques aleatorios. La prueba C asume un diseño equilibrado, es decir, la plena considerado conjunto de datos debe consistir en series de datos individuales que todos tienen igual tamaño. La prueba de C supone, además, que cada serie de datos individual se distribuye normalmente. Aunque principalmente una prueba de valor extremo, la prueba C también se utiliza como una alternativa simple para pruebas regulares de homoscedasticidad como la de Bartlett, la prueba de Levene y la prueba de la prueba Brown-Forsythe para una verificación de los datos estadísticos establecidos por la homogeneidad de varianzas. Una forma aún más simple para comprobar homocedasticidad es proporcionado por F máx prueba de Hartley, pero la prueba de F max de Hartley tiene la desventaja de que sólo representa el mínimo y el máximo del rango de varianza, mientras que las cuentas de prueba C para todas las variaciones dentro de la gama.
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G-критерий Кохрена (англ. Cochran’s C test) — используют при сравнении трёх и более выборок одинакового объёма . Расхождение между дисперсиями считается случайным при выбранном уровне значимости , если: где — квантиль случайной величины при числе суммируемых дисперсий и числе степеней свободы .
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Критерій Кохрена — використовують для порівняння трьох і більше виборок однакового обсягу . Розходження між дисперсіями вважається випадковим при вибраному рівні значимості , якщо: де — квантиль випадкової величини при числі дисперсій і числі степенів свободи .
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