Однородность (статистика) - Homogeneity (statistics)

За однородность дисперсии видеть гомоскедастичность.

В статистика, однородность и его противоположность, неоднородность, возникают при описании свойств набор данных, или несколько наборов данных. Они связаны с правомерностью часто удобного предположения, что статистические свойства любой части общего набора данных такие же, как и любой другой части. В метаанализ, который объединяет данные нескольких исследований, однородность измеряет различия или сходства между несколькими исследованиями (см. также Неоднородность исследования ).

Однородность можно изучать до нескольких степеней сложности. Например, соображения гомоскедастичность исследовать, сколько изменчивость изменений значений данных в наборе данных. Однако вопросы однородности относятся ко всем аспектам статистические распределения, в том числе параметр местоположения. Таким образом, более подробное исследование позволит изучить изменения во всем предельное распределение. Исследование среднего уровня может перейти от изучения изменчивости к изучению изменений в перекос. В дополнение к этому, вопросы однородности относятся также к совместное распределение.

Концепция однородности может применяться по-разному, и для определенных типов статистического анализа она используется для поиска дополнительных свойств, которые, возможно, придется рассматривать как изменяющиеся в наборе данных после того, как будут рассмотрены некоторые исходные типы неоднородности с.

Примеры

Регресс

Различия в типичных значениях в наборе данных могут быть изначально устранены путем построения регрессионной модели с использованием определенных объясняющих переменных, чтобы связать вариации типичного значения с известными величинами. Затем следует провести более поздний этап анализа, чтобы проверить, одинаково ли ведут себя ошибки в прогнозах регрессии во всем наборе данных. Таким образом, возникает вопрос об однородности распределения остатков, поскольку объясняющие переменные изменяются. Видеть регрессивный анализ.

Временные ряды

Начальные этапы анализа временного ряда могут включать построение графика значений в зависимости от времени, чтобы исследовать однородность ряда различными способами: стабильность во времени в отличие от тренда; стабильность локальных колебаний во времени.

Объединение информации на сайтах

В гидрология, анализируются ряды данных по ряду участков, состоящие из годовых значений годового максимального стока реки. Распространенная модель состоит в том, что распределения этих значений одинаковы для всех сайтов, за исключением простого коэффициента масштабирования, так что местоположение и масштаб связаны простым способом. Тогда могут возникнуть вопросы об исследовании однородности по сайтам распределения масштабированных значений.

Объединение источников информации

В метеорология наборы данных о погоде собираются в течение многих лет, и в рамках этого измерения на определенных станциях могут иногда прекращаться, в то время как примерно в то же время измерения могут начинаться в близлежащих местах. Затем возникают вопросы, можно ли, если записи объединить в единый более длинный набор записей, можно ли считать эти записи однородными с течением времени. Пример проверки однородности данных о скорости и направлении ветра можно найти в Romanić. и другие., 2015.[1]

Однородность внутри популяций

Простые опросы населения могут начинаться с идеи, что ответы будут однородными для всего населения. Оценка однородности популяции будет включать поиск того, есть ли ответы определенных идентифицируемых субпопуляции отличаются от других. Например, владельцы автомобилей могут отличаться от владельцев автомобилей, не являющихся владельцами автомобилей, или могут быть различия между разными возрастными группами.

Тесты

Тест на однородность в смысле точной эквивалентности статистических распределений может быть основан на Электронная статистика. А проверка местоположения проверяет более простую гипотезу о том, что распределения имеют одинаковые параметр местоположения.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Романич Д. Джурич М- Йовичич И. Ломпар М. 2015. Долгосрочные тенденции ветра «Кошава» в период 1949–2010 гг. Международный журнал климатологии 35 (2): 288-302. DOI: 10.1002 / joc.3981.
  • Холл, М.Дж. (2003) Интерпретация неоднородных гидрометеорологических временных рядов - тематическое исследование. Метеорологические приложения, 10, 61–67. Дои:10.1017 / S1350482703005061
  • Крус, Д.Дж., и Блэкман, Х.С. (1988). Проверка надежности и однородности с точки зрения теории порядкового теста. Прикладное измерение в образовании, 1, 79–88 (Запросить перепечатку).
  • Loevinger, J. (1948). Техника однородных тестов в сравнении с некоторыми аспектами масштабного анализа и факторного анализа. Психологический бюллетень, 45, 507–529.