Hipoteza średnia ruchoma

Doświadczalne porównania testu hipotezowego i przemieszczających średnio kontrolerów fazy spalania. Zaproponowano nową kontrolę fazy spalania opartą na teście opartym na teście hipotezy, aby kontrolować średnią i wariancję. Dwa testy hipotezy, test Z i T testy są stosowane do statystycznych kryteriów z ruchomą średnią strategią kontrolną W fazie spalania najbardziej skutecznym i bezpośrednim parametrem jest poprawa efektywności paliwowej. W tej pracy omówiono statystyczną strategię kontroli opartą na kryterium testu hipotezy ciśnienia LPP w szczytowym ciśnieniu jako wskaźnika fazy spalania, proponuje się najpierw przedstawić model statystyczny LPP, a następnie omówiono metodę projektowania kontrolera w oparciu o testy Z i T dla porównania. badania Eksperymenty na silniku benzynowym z zapłonem iskrowym w różnych operatynach g wykazują, że kontroler oparty na testach hipotezowych może regulować LPP w pobliżu wartości zadanej przy jednoczesnym zachowaniu szybkiej reakcji przejściowej, a wariant LPP jest również bardzo ograniczony. Kontrola faz kontroli w fazie wejściowej. Kontrola statystyczna. Test hipotezy. Wariant LPP. Podsumowanie statystyk Średnie Średnia ruchoma. Co to jest Statistics. Subjects w nowoczesnej statystyk. Dlaczego warto poznać statystyki. Co trzeba wiedzieć, aby dowiedzieć się statystyk? Różne typy danych. Primary and Secondary Data. Quantitative and Qualitative Data. Methods of Data Collection Przeprowadzone badania. Szczegółowe analizy. Szczegółowe analizy. Sprawdzenie w sprzęcie. Moving Average. Summary Statistics. Meures of center. Mean, Median i Mode. Geometric Mean. Harmonic Mean. Relacje między średnią arytmetyczną, geometryczną i harmoniczną. Geometryczne Median. Measures dyspersji. Rejestracja Data. Variance i odchylenia standardowego. Quartiles i Quartile Range. Displaying Dataparative Bar Wykresy. Scatter Plotsparative Pie Charts. Line Wykresy. Frequ ency Polygon. Bernoulli Trials. Introduktory Analiza Bayesowska. Podstawowe dystrybucje. Uniform Distribution. Bernoulli Distribution. Binomial Distribution. Poisson Distribution. Geometric Distribution. Negatywna dystrybucja dwumianowa. Hypergeometric Distribution. Pośrednie dystrybucje. Uniform Distribution. Exponential Distribution. Gamma Distribution. Normal Distribution. Chi-Square Distribution. Student-t Dystrybucja. F Distribution. Beta Distribution. Weibull Distribution. Testing statystycznej hipotezy. Problem badań statystycznych. Formalizm używany. Różne typy testów. z Test pojedynczego testu Mean. z dla dwóch środków. t Test dla pojedynczej średniej. t Test dla dwóch metod. paired t Test porównawczy środków. Ma droga ANOVA F Test. z Test pojedynczego testu Proportion. z dla dwóch proporcji. Po sprawdzeniu, czy Proportion A jest większy niż Proporcja B w firmie Microsoft Excel. Spearman s Współczynnik zależności Współczynnik korelacji momentu obrotowego produktu. Pearson. Chi-Squared. Kontrola wielostopniowa. Ki-Squared Test. dla Contingency. Approximations of distributions. Point Estimates 12 07, 28 March 2007 UTC. Measure of goodness. Sufficiency i Minimalna Wystarczność. Praktyki Problemów. Summary Statistics Problemss. Data-Display Problems. Distributions Problems. Data-Testing Problems. Numerical Methodss. Basic Algebra liniowa i ortogonalizacja Gram-Schmidta. Koncentracja optymalizacji. Quantile Regression. Numerical Comparison of Statistical Software. Numerics w Excel. Statistics NumericalMethods Random Number Generation. Multivariate Analiza danych. Principal Component Analysis. Factor Analiza danych metrycznych. Factor Analysis dla danych porządkowych. Analiza korelacji kanonicznej. Analiza dyskryminacyjna. Analiza konkretnych zestawów danych. Analiza gruźlicy. A średnia ruchoma jest używana, gdy chcesz uzyskać ogólny obraz trendów zawartych w zbiorze danych Zestaw danych, którymi się interesuje, to zazwyczaj tak zwana seria czasowa , tj. zestaw obserwacji uporządkowanych w czasie Biorąc pod uwagę taki zestaw danych X z indywidualnymi punktami danych xia 2n 1 poi nt średnia ruchoma jest określona jako xi 1 2 n 1 kininxk suma x i jest więc podawana przez przeciętnie 2 punkty w przybliżeniu xi Wykonywanie tego we wszystkich punktach danych w zbiorze, z wyjątkiem punktów zbyt blisko krawędzi generuje nową serię czasu że jest nieco wygładzona, ujawniając tylko ogólne tendencje pierwszych serii czasowych. Średnia ruchoma dla wielu obserwacji opartych na czasie jest często opóźniona Oznacza to, że przyjmujemy 10-dniową średnią ruchową, patrząc średnio z ostatnich 10 dni może sprawić, że to bardziej ekscytujące, które wiedzieli, statystyki są ekscytujące, biorąc pod uwagę różne odważniki w ciągu 10 dni Być może ostatni dzień powinien być najważniejszy w naszej ocenie, a wartość z 10 dni temu byłaby najmniej ważna, dopóki mamy zestaw wagi, które sięgają 1, jest to akceptowalna średnia ruchoma Czasami wagi są wybierane wzdłuż krzywej wykładniczej, aby uzyskać wykładniczą średnią ruchomą. Miłośnik chełpi się, że jego średnia wynosi co najmniej 180. Obserwujemy go grając Ree gry, jego wyniki są 125, 155, 140, S 15 Powinniśmy zaakceptować lub odrzucić jego roszczenie Powinniśmy to odrzucić Dlaczego bo średnia próbka na 140 jest mało prawdopodobne z 180 melonik Jak mało prawdopodobne A 180 melonik będzie miska 3- średnia gra 140 lub niższa tylko 2 procent czasu Czy 2 procent czasu mało prawdopodobne W statystyce, tak 5 procent lub mniej nazywa się statystycznie istotnym procesem podejmowania decyzji powyżej jest nazywany testem istotności Oto sposób raportu statystycznego formalnie przedstawi test, w numerowanych etapach.1 Hipotezy w porównaniu z 2 Statystyką testową 3 Wartość P Zakładając, że H 0 jest prawdziwa, prawdopodobieństwo wystąpienia wahania przyrostu w postaci - statystyczności tak niskiej jak w -4 62 wynosi 02 Szczegóły obliczania później.4 Wnioski Ponieważ P-wartość, obserwowana wartość próbki jest zadeklarowana w sposób znaczący mało prawdopodobny w związku z tym, odrzucamy H 0 i kończymy Próbę dostarcza dowodów na odrzucenie roszczenia meliorera. Poniżej jest bardziej szczegółowy opis każdego składnika testu istotnego powyżej 1 null i alternatywne hipotezy. H 0 i H 1 nazywamy hipotezą zerową i alternatywną hipotezą odpowiednio Dwie hipotezy opisują dwie możliwości twierdzenia jest prawdziwe, lub twierdzenie jest fałszywe Zauważ, że. I dwie hipotezy są stwierdzeniami dotyczącymi populacji ii dwa hipotezy są komplementarne, jeśli jeden występuje drugi nie iii hipoteza z tym samym znakiem jest hipoteza zerowa Badanie znaczenia odrzuca deklarację populacji H 0 i kończy H 1, jeśli wartości próbek są znacznie dalekie od H 0 i wewnątrz H 1 W związku z tym odrzucamy i stwierdzamy, czy jest jakiś znaczący dystans poniżej 180. Jak daleko poniżej 180 jest znaczący Statystyka testów pomaga nam ustalić, gdzie narysować linię w piasku.2 Statystyka testu Dla testów hipotez t-testowych jest stosunkiem formy. W przypadku hipotezy zerowej, statystyka t-testu jest równa. H0 zostanie odrzucona, jeśli tylko będzie to znaczna odległość poniżej 180, co ma miejsce wtedy i tylko jeśli t jest znaczną odległością niższą niż 0 W oparciu o wynik obserwacji, zaobserwowana wartość t wynosi. Czy t -4 62 znacznie poniżej 0 Aby odpowiedzieć na to pytanie, będziemy potrzebować pomocy t-krzywej z n-1 stopniem swobody. Wykorzystując krzywą t z n -1 2 stopniami swobody, prawdopodobieństwo wystąpienia wahań spowoduje gdy wartość ta wynosi mniej niż -4,62. Ponieważ prawdopodobieństwo to jest niższe niż 05 standardów istotnych statystycznie, oświadczamy, że t-62 jest znacznie niższy niż 0, czyli jest znacznie niższy niż 180 i odrzucany Ogólnie rzecz ujmując, Wartość P jest całkowitym obszarem pod krzywą bardziej skrajnym niż t na poparcie H 1 Jeśli t jest głęboko w obszarze H 1, to wartość P jest mała Jeśli wartość P 05, odrzucamy H 0 ze znaczeniem statystycznym Jeśli P - wartość 01, odrzucamy H 0 o dużym znaczeniu statystycznym Jeśli wartość P jest większa niż 05, akceptujemy H 0.4 Wniosek Jeśli odrzucono H0, konkluzję podaje się zazwyczaj, ponieważ istnieją wystarczające dowody na istnienie statystycznych różnic istotnych Przyjmuje się H 0, konkluzję podaje się zwykle, ponieważ nie ma wystarczających dowodów lub istnieje nie ma znaczących różnic statystycznych Ponieważ wartość P 02 w naszym przykładzie stwierdziliśmy, że próbka dostarcza wystarczających dowodów, aby odrzucić roszczenie meliorera o średniej 180 lub że jego osiągi były znacznie niższe niż jego deklarowana średnia, a różnica jest znacząca statystycznie.