多元正態(tài)總體均值向量與協(xié)差陣的假設(shè)檢驗(yàn)(編輯修改稿)
2025-01-24 16:13 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 。給出檢驗(yàn)水平 ，查表，確定出臨界值。思考： 這個(gè)統(tǒng)計(jì)量當(dāng) 時(shí)是我們學(xué)習(xí)過(guò)的三大統(tǒng)計(jì)量中的哪一個(gè)？檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：其中：給定檢驗(yàn)水平，做出判斷下述假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的選取和前面的思路是一樣的，只給出統(tǒng)計(jì)量和分布。4協(xié)差陣不等時(shí)，兩個(gè)正態(tài)總體均值向量的檢驗(yàn)分兩種情況：⑴ 令檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：⑵ ，不妨假設(shè) 令檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量： 5 多個(gè)正態(tài)總體均值向量的檢驗(yàn)168。復(fù)習(xí)一元方差分析168。Wilks分布168。多個(gè)正態(tài)總體均值向量的檢驗(yàn) 5 多個(gè)正態(tài)總體均值向量的檢驗(yàn)⑴ 復(fù)習(xí)一元方差分析（單因素方差分析）多元方差分析是一元方差分析的推廣 ，先復(fù)習(xí)一元方差分析。⑵ Wilks分布在一元總體中，方差是刻劃隨機(jī)變量分散程度的一個(gè)重要特征，而方差概念在多變量情況下變?yōu)閰f(xié)差陣。使用一個(gè)數(shù)量指標(biāo)來(lái)反映協(xié)差陣所體現(xiàn)的分散程度的方法很多，我們用行列式這種方法。定義 1若 ，則稱(chēng)協(xié)差陣的行列式 為 的廣義方差。稱(chēng) 為樣本廣義方差。其中 定義 2若 且 和 相互獨(dú)立，則稱(chēng) 為 Wilks統(tǒng)計(jì)量， 的分布稱(chēng)為 Wilks分布，其中 為自由度在實(shí)際應(yīng)用中，經(jīng)常把 統(tǒng)計(jì)量化為 統(tǒng)計(jì)量進(jìn)而化為 統(tǒng)計(jì)量，利用 統(tǒng)計(jì)量來(lái)解決多元統(tǒng)計(jì)分析中有關(guān)檢驗(yàn)問(wèn)題。160
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