Kuiper's test
http://dbpedia.org/resource/Kuiper's_test an entity of type: WikicatStatisticalTests
カイパー検定（カイパーけんてい、英: Kuiper test）は統計学における仮説検定の一種であり、コルモゴロフ-スミルノフ検定を周期性がある変数の検定に使えるように拡張した物とみなされている。
rdf:langString
Kuiper's test is used in statistics to test that whether a given distribution, or family of distributions, is contradicted by evidence from a sample of data. It is named after Dutch mathematician Nicolaas Kuiper. This invariance under cyclic transformations makes Kuiper's test invaluable when testing for cyclic variations by time of year or day of the week or time of day, and more generally for testing the fit of, and differences between, circular probability distributions.
rdf:langString
Usato nell'ambito della statistica non parametrica, il test di Kuiper (1962)è strettamente legato al più noto test di Kolmogorov-Smirnov.Come questo, vengono calcolate le quantità D+ and D-che rappresentano la deviazione massima sopra e sotto due distribuzioni da comparare.Il trucco nel test di Kuiper è di usare la quantità (D+ + D-)come valore da testare.
rdf:langString
O Teste de Kuiper é usado na estatística para testar se uma determinada distribuição, ou uma família de distribuições, é contrariada por evidências de uma amostra de dados. Recebe este nome em homenagem ao matemático holandês Nicolaas Kuiper. Essa invariância sob transformações cíclicas faz do teste de Kuiper sem valor quando testado para variações cíclicas por época do ano, dia da semana ou hora do dia, e mais geral para testar o ajuste e as diferenças entre distribuições de probabilidade circulares.
rdf:langString
Тест Куйпера використовується в статистиці для перевірки того чи даний розподіл, або сімейство розподілів, не має підстав у вибірці даних. Названий на честь голландського математика Ніколаса Койпера. Тест Куйпера тісно пов'язаний з більш відомим тестом Колмогорова – Смирнова (або як його часто називають КС тестом). Як і у випадку з тестом КС, статистика розбіжностей D+ і D— позначає абсолютні значення найбільших позитивних і найбільших негативних похибок між двома порівнюваними функціями розподілу. Хитрість тесту Куйпера полягає у використанні величини D+ + D— як тестової статистики. Ця невеличка зміна робить тест Куйпера настільки ж чутливим у хвостах як в медіані, а також робить його інваріантним до циклічних перетворень незалежної змінної. Тест Андерсона-Дарлінга - инший тест, що за
rdf:langString
Критерий согласия Кёйпера (также Купера) является развитием критерия согласия Колмогорова и был предложен для проверки простых гипотез о принадлежности анализируемой выборки полностью известному закону, то есть для проверки гипотез вида с известным вектором параметров теоретического закона. В критерии Кёйпера используется статистика вида: ,где , , , — объём выборки, — упорядоченные по возрастанию элементы выборки. При справедливости простой проверяемой гипотезы статистика в пределе подчиняется распределению: . , или модификацию статистики вида .
rdf:langString
rdf:langString
Test di Kuiper
rdf:langString
Kuiper's test
rdf:langString
カイパー検定
rdf:langString
Teste de Kuiper
rdf:langString
Критерий согласия Кёйпера
rdf:langString
Тест Куйпера
xsd:integer
16720
xsd:integer
1009368457
rdf:langString
Kuiper's test is used in statistics to test that whether a given distribution, or family of distributions, is contradicted by evidence from a sample of data. It is named after Dutch mathematician Nicolaas Kuiper. Kuiper's test is closely related to the better-known Kolmogorov–Smirnov test (or K-S test as it is often called). As with the K-S test, the discrepancy statistics D+ and D− represent the absolute sizes of the most positive and most negative differences between the two cumulative distribution functions that are being compared. The trick with Kuiper's test is to use the quantity D+ + D− as the test statistic. This small change makes Kuiper's test as sensitive in the tails as at the median and also makes it invariant under cyclic transformations of the independent variable. The Anderson–Darling test is another test that provides equal sensitivity at the tails as the median, but it does not provide the cyclic invariance. This invariance under cyclic transformations makes Kuiper's test invaluable when testing for cyclic variations by time of year or day of the week or time of day, and more generally for testing the fit of, and differences between, circular probability distributions.
rdf:langString
Usato nell'ambito della statistica non parametrica, il test di Kuiper (1962)è strettamente legato al più noto test di Kolmogorov-Smirnov.Come questo, vengono calcolate le quantità D+ and D-che rappresentano la deviazione massima sopra e sotto due distribuzioni da comparare.Il trucco nel test di Kuiper è di usare la quantità (D+ + D-)come valore da testare. Questa piccola modifica rende il test sensibili sia nelle code che nella medianae lo rende invariante alla trasformazioni cicliche della variabile indipendente.Anche il test di Anderson-Darling è sensibile alle code e alla mediana, ma nonha l'invarianza ciclica. Questa invarianza rende il test di Kuiper inutilizzabilese si testano variazioni p.es. per giorni della settimana.Un esempio è quello di testare l'ipotesi che i computer si guastano più frequentemente in un periodo dell'anno piuttosto che in un altro.Per testare questo bisogna raccogliere le date in cui si sono verificati i guastie costruire una distribuzione cumulativa. L'ipotesi nulla è che i guasti sono distribuiti uniformemente.La statistica di Kuiper non cambia se cambiamo il momento in cui facciamo iniziare l'anno(p.es. "anno scolastico" invece di "anno solare"). Un test come questo tende a non valutare il fatto che i guasti si verificano durante i fine settimanavisto che i fine settimana si distribuiscono durante tutto l'anno,ma questo è un problema che hanno tutti i test che si basano su una variante del test di Kolmogorov-Smirnov.
rdf:langString
カイパー検定（カイパーけんてい、英: Kuiper test）は統計学における仮説検定の一種であり、コルモゴロフ-スミルノフ検定を周期性がある変数の検定に使えるように拡張した物とみなされている。
rdf:langString
O Teste de Kuiper é usado na estatística para testar se uma determinada distribuição, ou uma família de distribuições, é contrariada por evidências de uma amostra de dados. Recebe este nome em homenagem ao matemático holandês Nicolaas Kuiper. O Teste de Kuiper está relacionado com o Teste de Kolmogorov-Smirnov (ou teste K-S, como é comumente chamado). Assim como o teste K-S, as estatísticas de discrepância D+ e D- representam os tamanhos absolutos das diferenças mais positivas e negativas entre as duas funções de distribuição cumulativa que estão sendo comparadas. O truque com o teste de Kuiper é utilizar as quantidades D+ e D- como a estatística de teste. Esta pequena mudança faz com que o teste de Kuiper tão sensível nas caudas quanto na mediana, e também faz com que seja invariante sob transformações cíclicas da variável independente. O teste de Anderson-Darling é outro teste que proporciona sensibilidade igual nas caudas e mediana, mas não proporciona invariância cíclica. Essa invariância sob transformações cíclicas faz do teste de Kuiper sem valor quando testado para variações cíclicas por época do ano, dia da semana ou hora do dia, e mais geral para testar o ajuste e as diferenças entre distribuições de probabilidade circulares.
rdf:langString
Критерий согласия Кёйпера (также Купера) является развитием критерия согласия Колмогорова и был предложен для проверки простых гипотез о принадлежности анализируемой выборки полностью известному закону, то есть для проверки гипотез вида с известным вектором параметров теоретического закона. В критерии Кёйпера используется статистика вида: ,где , , , — объём выборки, — упорядоченные по возрастанию элементы выборки. При справедливости простой проверяемой гипотезы статистика в пределе подчиняется распределению: . Чтобы уменьшить зависимость распределения статистики от объёма выборки, можно использовать в критерии модификацию статистики вида , или модификацию статистики вида . В первом случае отличием распределения статистики от предельного закона можно пренебречь при , во втором — при . При проверке простых гипотез критерий является свободным от распределения, то есть не зависит от вида закона, с которым проверяется согласие. Проверяемая гипотеза отклоняется при больших значениях статистики.
rdf:langString
Тест Куйпера використовується в статистиці для перевірки того чи даний розподіл, або сімейство розподілів, не має підстав у вибірці даних. Названий на честь голландського математика Ніколаса Койпера. Тест Куйпера тісно пов'язаний з більш відомим тестом Колмогорова – Смирнова (або як його часто називають КС тестом). Як і у випадку з тестом КС, статистика розбіжностей D+ і D— позначає абсолютні значення найбільших позитивних і найбільших негативних похибок між двома порівнюваними функціями розподілу. Хитрість тесту Куйпера полягає у використанні величини D+ + D— як тестової статистики. Ця невеличка зміна робить тест Куйпера настільки ж чутливим у хвостах як в медіані, а також робить його інваріантним до циклічних перетворень незалежної змінної. Тест Андерсона-Дарлінга - инший тест, що забезпечує однакову чутливість в хвостах і медіані, проте він не гарантує циклічної інваріантності. Ця інваріантність до циклічних перетворень робить тест Куйпера неоціненним при тестуванні циклічних варіацій за часом року або днем тижня або часу доби, і взагалі для тестування відповідності і відмінностей між кільцевими розподілами ймовірностей .
xsd:nonNegativeInteger
4893
