Hypoteesi Liikkuvan Keskiarvon

Hypoteesitestien kokeelliset vertailut ja liukuvan keskiarvon perustuvat polttovaiheohjaimet. Uusi hypoteesipohjainen polttovaiheohjain ehdotetaan sekä keskiarvon kontrolloimiseksi että varianssiin. Kahdella hypoteesikokeella, Z-testi ja T-testi käytetään tilastollisiin kriteereihin, joissa on liikkuvan keskiarvon mukainen kontrolli strategia Tässä kokeessa toteutetaan kokeiluja ehdotetun menetelmän validoimiseksi. Moottorinohjauksen osalta polttovaihe on tehokkain ja suora parametri polttoainetehokkuuden parantamiseksi. Tässä artikkelissa käsitellään hypoteesin testikriteerin pohjalta laadittua tilastollista valvontastrategiaa. huippupainetta LPP: tä polttovaiheindikaattorina, ehdotetaan ensin LPP: n tilastollista mallia ja sitten ohjaimen suunnittelumenetelmää käsitellään sekä Z - että T-testien perusteella. Vertailua varten esitetään myös liikkuvan keskiarvon mukaisen valvontastrategian tässä toteutuksessa tutkimus Kokeet kipinäsytytysbensiinimoottorilla eri operatiinilla g-olosuhteet osoittavat, että hypoteesin testipohjainen ohjain kykenee säätämään LPP: tä lähelle asetuspistettä säilyttäen nopean transienttivasteen ja LPP: n varianssi on myös hyvin rajoitettu. Engine controlbustion phase control. Satatistical control. Hypothesis test. Variance of LPP. Tilastot Yhteenveto Keskiarvot Keskimäärin Siirtymä Keskimäärin Mikä on Tilastokeskus. Tilastot modernissa tilastotieteessä. Miksi minun pitäisi oppia tilastotietoja. Mitä minun on opittava tilastotietojen keräämiseen. Erilaiset tiedot. Ensimmäiset ja toissijaiset tiedot. Kvantitatiiviset ja kvalitatiiviset tiedot. Tietojen keräämisen menetelmät. Sample Surveys. Observational Studies. Data Analysis. Data Cleaning. Moving Average. Summary Statistics. Meures of center. Mean, Median ja Mode. Geometric Mean. Harmonic Mean. Relationships joukosta aritmeettinen, geometrinen ja Harmonic Mean. Geometric Median. Measures Dispersion. Variance ja Standard deviation. Quartiles ja kvartsialue. Displaying Dataparative Bar Charts. Scatter Plotsparative Pie Charts. Line Graphs. Frequ ency Polygon. Bernoulli Trials. Introductory Bayesian Analysis. Discrete Distributions. Uniform Distribution. Bernoulli Jakelu. Binomial Distribution. Poisson Distribution. Geometric Distribution. Negative Binomial Distribution. Hypergeometric Distribution. Continuous Distributions. Uniform Distribution. Exponential Distribution. Gamma Distribution. Normal Distribution. Chi-Square Distribution. Student-t Distribution. F Jakelu. Beta Distribution. Weibull Distribution. Testing tilastollista hypoteesia. Stata tilastollisten testien. Formalism Käytetty. Tyyppisiä Tests. z testi Single Mean. z Testi kahdelle Means. t Test for a single mean. t Test for Two Means. paired t Testi vertailuvälineiden. One-Way ANOVA F Test. z Testaa yhden Proportion. z-testin kahdelle osuudelle. Testi, onko proportio A suurempi kuin proportio B Microsoftissa Excel. Spearman's Sijoituskerroin. Pearsonin Product Moment Correlation Coefficient. Chi-Squared Testit. Chi-Squared Test Multiple Proportions. Chi-Squared Test varoituksille. Distributions. Pointin arvioinnit 12 07, 28 maaliskuu 2007 UTC. Ulkoiset arvot ja tehokkuuden vähimmäisvaatimukset. Käytännön ongelmat. Summatilastot-ongelmat. Tietojen näytön ongelmat. Jakelulomakkeet. Tietojen testaus-ongelmat. Numeeriset menetelmät. Lineaarinen algebra ja Gram-Schmidt ortogonalisaatio. Rajoittamaton optimointi. Suuri regressio. Numeerinen vertailu tilastollisen ohjelmiston. numerics in Excel. Statistics numeeriset menetelmät satunnainen luku sukupolven. Multivariate data analysis. Principal komponentti analysis. factor analyysi metrijärjestelmän data. factor analyysi ordinal tietoja. Canonical Correlation Analysis. Discriminant Analysis. Analysis of Specific Datasets. On analyysi tuberkuloosi. A liikkuva keskiarvo käytetään, kun haluat saada yleiskatsauksen trendit sisältyvät tietojoukko Huomioon data on tyypillisesti niin sanottu aikasarja , eli määrättyjä havaintoja järjestetään ajoissa Koska tällainen tietojoukko X sisältää yksittäiset datapisteet xia 2n 1 poi nt liikkuva keskiarvo määritellään xi 1 2 n 1 kininxk summaksi x, ja se saadaan siis ottamalla keskimäärin 2n-pistettä xi: n ympärillä Tämä tehdään kaikille datapisteille sarjasta, paitsi pisteiden liian reunoilla, syntyy uusi aikasarja joka on jonkin verran tasoitettu, paljastaen vain ensimmäisen aikasarjan yleiset suuntaukset. Monien aikapohjaisten havaintojen liukuva keskiarvo on usein viivästynyt. Kymmenen päivän liukuva keskiarvo viedään viimeisten 10 päivän keskiarvon perusteella. voi tehdä tästä jännittävämmän, joka tiesi tilastojen olevan jännittävää harkitsemalla eri painoja kymmeneltä päivältä Ehkä viimeisimmän päivän pitäisi olla tärkein arviossamme ja arvo 10 päivää sitten olisi vähiten tärkeä Niin kauan kuin meillä on joukko painot, jotka summaavat 1: een, tämä on hyväksyttävä liikkuva keskiarvo Joskus painot valitaan eksponentiaalisen käyrän avulla eksponentiaalisen liikkuvan keskiarvon tekemiseksi. Keilaaja on ylpeä siitä, että hänen keskiarvo on vähintään 180. Ree-pelejä, hänen pisteet ovat 125, 155, 140, S 15 Pitäisikö meidän hyväksyä tai hylätä hänen vaatimuksen Meidän pitäisi hylätä se Miksi koska näyte keskimäärin alhaisena kuin 140 on epätodennäköinen 180 keilaaja Miten epätodennäköinen 180 keilaaja kulhoon 3- pelin keskiarvo on 140 tai pienempi vain 2 prosenttia ajasta Onko 2 prosenttia ajasta epätodennäköistä Tilastotietojen mukaan kyllä ​​5 prosenttia tai vähemmän kutsutaan tilastollisesti merkitykselliseksi. Päätöksentekoprosessi on nimeltään tärkeä testi. Tässä on tilastoraportti muodostaa testiä numeroituvissa vaiheissa.1 Hypoteesit vs. 2 Testaustilasto 3 P-arvo Oletusarvo H 0 on totta, sattuman todennäköisyys vaihtelee tilastollisesti alhaisella tasolla -4 62 on 02 Laskentaan liittyvät yksityiskohdat myöhemmin.4 Päätelmä Koska P-arvo, havaittu näytearvo ilmoitetaan merkittävästi epätodennäköiseksi. Näin ollen hylätään H0 ja päätetään. Näyte antaa todisteita hylkäämään Bowlerin vaatimuksen. Tässä on yksityiskohtaisempi kuvaus kunkin merkitsevän testin kunkin komponentin yli. ja vaihtoehtoisia hypoteeseja. H 0 ja H 1 kutsutaan nollahypoteesiksi ja vaihtoehtoiseksi hypoteesiksi. Kaksi hypoteesia kuvaavat kahta mahdollisuutta, jotka väite on totta, tai vaatimus on väärä. Huom. i kaksi hypoteesia ovat lausunnot väestöstä ii kaksi hypoteesia täydentävät toisiaan, jos toinen esiintyy ei iii hypoteesi, jolla on yhtäläinen merkintä on nollahypoteesi Tärkeä testi hylkää väestötiedon H 0 ja päättelee H 1, jos näytearvot ovat selvästi kaukana H 0: stä ja sisällä H1: stä. Siksi hylkäämme ja päätäkää, jos on jotain merkittävää etäisyyttä alle 180. Kuinka paljon alle 180 on merkitsevä Testi-tilastotietokanta auttaa meitä määrittämään, mihin viivoitetaan hiekkaa.2 Testitesti t-testi - tilasto on muodon suhde. Nollahypoteesille t-testi - status on. H 0 hylätään, jos ja vain jos se on merkittävä etäisyys alle 180, mikä tapahtuu jos ja vain jos t on jonkin verran huomattavaa etäisyyttä alle 0 Näytteen havaittujen pisteiden perusteella havaittu t-arvo on. Onko t -4 62 merkittävästi alle 0 Vastauksena tähän tarvitaan t-kiipeilyn apu n-1 vapausasteella. Käyttämällä t-käyrää n-1 vapausasteella, todennäköisyyden vaihtelu todennäköisyys arvo on -4 62 on 02. Koska tämä todennäköisyys on pienempi kuin 05 tilastollisen merkitsevän standardin, ilmoitamme, että t -4 62 on merkittävästi alle 0 tai se on huomattavasti alle 180 ja hylätä yleensä. P-arvo on käyrän alla oleva kokonaispinta-ala äärimmäisempi kuin t H 1: n tuella. Jos t on syvälle H1-alueelle, niin P-arvo on pieni. Jos P-arvo 05 hylätään H 0 tilastollisella merkitsevyydellä Jos P - arvosta 01 hylätään H 0, jolla on suuri tilastollinen merkitys Jos P-arvo on suurempi kuin 05, hyväksymme H 0,4 Päätelmä Jos H 0 hylätään, päätelmä ilmoitetaan yleensä, koska on olemassa riittävästi näyttöä tai on tilastollisesti merkitseviä eroja Jos H 0 hyväksytään, päätelmä ilmoitetaan yleensä, koska ei ole riittävästi näyttöä tai on olemassa ei ole tilastollisesti merkitseviä eroja. Koska esimerkissämme on P-arvo 02, päätämme, että näyte antaa riittävän näytön hylätäksensä Bowlin vaatimus 180: n keskiarvosta. Tai hänen suorituksensa oli paljon pienempi kuin hänen väitetyn keskiarvonsa ja ero on tilastollisesti merkitsevä.