شابيرو-ويلك اختبار الحياة الطبيعية في الفوركس ستاتا

الأداء الطبيعي في باسو (سبس) عندما نفعل اختبار الحياة الطبيعية يتطلب الكثير من الاختبارات الإحصائية (مثل اختبار t) أن يتم توزيع بياناتنا عادة، وبالتالي يجب علينا دائما التحقق مما إذا كان هذا الافتراض قد انتهك. مثال السيناريو نظرا لمجموعة من البيانات، نود أن نتحقق مما إذا كان توزيعها أمر طبيعي. في هذا المثال، الفرضية الصفرية هي أن البيانات موزعة عادة، والفرضية البديلة هي أن البيانات لا توزع عادة. ويمكن الحصول على مجموعة البيانات هنا. البيانات التي سيتم اختبارها في المخزنة في العمود الأول. الخطوة 1 حدد تحليل - إحصائيات وصفية - استكشاف. نافذة جديدة للملوثات العضوية الثابتة. الخطوة 2 من القائمة الموجودة على اليسار، حدد البيانات المتغيرة إلى القائمة التابعة. انقر على مؤامرات على اليمين. نافذة جديدة للملوثات العضوية الثابتة. تحقق من لا شيء ل بوكسلوت، قم بإلغاء تحديد كل شيء لوصفية والتأكد من مربع يتم فرز المؤامرات نورمالتي مع الاختبارات. الخطوة 3 تظهر النتائج الآن في نافذة الإخراج. الخطوة 4 يمكننا الآن تفسير النتيجة. وتظهر إحصاءات الاختبار في الجدول الثالث. هنا يتم تشغيل اختبارين من أجل الحياة الطبيعية. لمجموعة البيانات الصغيرة من 2000 العناصر، ونحن نستخدم اختبار شابيرو ويلك، وإلا، يتم استخدام اختبار كولموغوروف-سميرنوف. في حالتنا، وبما أن لدينا 20 عنصرا فقط، يتم استخدام اختبار شابيرو ويلك. من A، قيمة p هي 0.316. يمكننا أن نرفض الفرضية البديلة ونخلص إلى أن البيانات تأتي من التوزيع الطبيعي. كوبي ماثس-ستاتيستيكش-توتور 2010 فريق تطوير المواقع الإلكترونية. شابيرو-ويلك الاختبار الأصلي نقدم النهج الأصلي لأداء اختبار شابيرو ويلك. ويقتصر هذا النهج على عينات تتراوح بين 3 و 50 عنصرا. بالنقر هنا يمكنك أيضا مراجعة نهج منقح باستخدام خوارزمية J. P. رويستون التي يمكن التعامل مع العينات مع ما يصل إلى 5000 (أو أكثر). إن الطريقة الأساسية المستخدمة في اختبار شابيرو ويلك (سو) من أجل الحياة الطبيعية هي كما يلي: إذا كان n حتى، اسمحوا من 2، أما إذا كان n غريبا فلكن m (n 1) 2 احسب b على النحو التالي، مع أخذ أوزان منظمة العفو الدولية من الجدول 1 (استنادا إلى قيمة n) في جداول شابيرو-ويلك. ويلاحظ أنه إذا كان n غريبا، فإن قيمة البيانات المتوسطة لا تستخدم في حساب b. احسب إحصائية الاختبار W b 2 سس ابحث عن القيمة في الجدول 2 من جداول شابيرو-ويلك (لقيمة معينة من n) الأقرب إلى W. استيفاء إذا لزم الأمر. هذه هي قيمة p للاختبار. على سبيل المثال، افترض W .975 و n 10. استنادا إلى الجدول 2 من جداول شابيرو-ويلك قيمة p للاختبار ما بين 0،90 (W. 972) و .95 (W .978). مثال 1 . تؤخذ عينة عشوائية من 12 شخصا من عدد كبير من السكان. وترد أعمار الناس في العينة في العمود A من ورقة العمل في الشكل 1. هل يتم توزيع هذه البيانات بشكل طبيعي الشكل 1 اختبار شابيرو ويلك للمثال 1 نبدأ من خلال فرز البيانات في العمود A باستخدام البيانات غ فرز أمبير فيلترسورت أو الدالة التكميلية كسورت، ووضع النتائج في العمود B. ونحن ننظر بعد ذلك قيم معامل ل 12 (حجم العينة) في الجدول 1 من جداول شابيرو-ويلك. ووضع هذه القيم في العمود E. المقابلة لكل من هذه المعاملات 6 و 1 ،، 6. نحسب القيم x 12 x 1. ، × 7 × 6. حيث x i هو عنصر البيانات i في ترتيب مرتبة. مثلا منذ x 1 35 و x 12 86، نضع الفرق 86 35 51 في الخلية H5 (نفس صف الخلية التي تحتوي على 1). يحتوي العمود الأول على نتاج المعاملات وقيم الاختلاف. مثلا تحتوي الخلية I5 على الصيغة E5H5. مجموع هذه القيم هو ب 44.1641، الذي يوجد في الخلية I11 (ومرة أخرى في الخلية E14). نحن حساب المقبل سس كما ديفسك (B4: B15) 2008.667. وهكذا W b 2 سس 44.164122008.667 .971026. نحن الآن نبحث عن .971026 عندما n 12 في الجدول 2 من جداول شابيرو ويلك وتجد أن قيمة p تقع بين 0،50 و 0،90. قيمة W ل .5 هي .943 والقيمة W ل .9 هي .973. استيفاء .971026 بين هذه القيمة (باستخدام الاستيفاء الخطي)، نصل إلى قيمة p .873681. منذ p-فالو .87 غ .05. فإننا نحتفظ بالفرضية الفارغة التي توزع البيانات عادة. المثال 2. باستخدام اختبار سو، تحديد ما إذا كانت البيانات في المثال 1 من الاختبارات الرسومية من أجل الطبيعة والتناظر توزع عادة. الشكل 2 اختبار شابيرو ويلك للمثال 2 كما يمكننا أن نرى من التحليل في الشكل 2، قيمة p .0419 لوت .05. و لذلك نرفض فرضية نول و نخلص ب 95 الثقة بأن البيانات لا توزع عادة، والتي تختلف تماما عن النتائج باستخدام اختبار كس التي وجدناها في المثال 2 من اختبار كولموغوروف-سمارونوف. وظيفة الإحصاءات الحقيقية. تحتوي حزمة ريسورسز ريسورس ريسورس على الوظائف التكميلية التالية حيث تتكون R1 فقط من بيانات رقمية بدون عناوين: شابيرو (R1، فالس) إحصائية اختبار شابيرو ويلك W للبيانات في النطاق R1 سوتيست (R1، فالس، h) p - قيمة اختبار شابيرو ويلك على البيانات في R1 سوكوف (n، j. فالس) معامل j لعينات من الحجم n سوكويف (R1، C1، فالس) المعامل المقابل للخلية C1 ضمن نطاق فرز R1 سوبروب (n ، W، فالس، h) قيمة p من اختبار شابيرو-ويلك لعينة من الحجم n لاختبار إحصائية W الدوال شابيرو و سوتيست تتجاهل جميع الخلايا الفارغة وغير الرقمية. لا يجب أن يحتوي النطاق R1 في سوكوف (R1، C1، فالس) على أي خلايا فارغة أو غير رقمية. عند إجراء بحث الجدول، يكون الإعداد الافتراضي هو استخدام الاستيفاء التوافقي (h ترو). لاستخدام الاستيفاء الخطي، اضبط h إلى فالس. انظر الاستيفاء للحصول على التفاصيل. على سبيل المثال، على سبيل المثال 1 من تشي مربع اختبار ل نورماليتي. لدينا شابيرو (A4: A15، فالس) .874 و سوتيست (A4: A15، فالس، فالس) سوبروب (15، .874، فالس، فالس) .0419 (في إشارة إلى ورقة العمل في الشكل 2 من اختبار تشي-سكوار ل نورماليتي). من المهم أن نلاحظ أن شابيرو (R1، ترو)، سوتيست (R1، ترو)، سوكوف (n، j. ترو)، سوكويف (R1، C1، ترو) و سوبروب (n، W، ترو) باستخدام خوارزمية رويستون، كما هو موضح في اختبار شابيرو ويلك الموسع. من أجل التوافق مع إصدار رويستون من سوكوف، عندما j ن 2 ثم سوكويف (n، j. فالس) السلبي لقيمة معامل j لعينات من حجم ن وجدت في جداول شابيرو-ويلك. عندما j (n 1) 2، سوكوف (n، j. فالس) 0 وعندما j غ (n 1) 2، سوكوف (n، j. فالس) - SWCoeff (n. نج 1، فالس). ماغنوس فريبورغ يقول: حاولت هذا على عينة من 41. حصلت على W 0،90728. وفقا للجدول، فإن القيمة الأقرب هي 0،92 (p 0،01) 8211 لا شيء أقل مع نفس حجم العينة. هل أنا فقط استخدام هذه القيمة أو ينبغي اتخاذ بعض التدابير أيضا، أنا بحاجة للتأكد من أن أفهم الطريقة بشكل صحيح. القيمة p التي أحصل عليها من الاستكمال الداخلي هي القيمة p الفعلية ويجب أن تكون أقل من قيمة العتبة (مثلا p 0،05) من أجل رفض الفرضية الصفرية 8211 صحيح شكرا مقدما ماغنوس، نعم، المقاربة أنت باستخدام الصحيح. منذ .90728 ماغنوس فريبورغ يقول: شكرا جزيلا لك. لدي قضية أخرى على الرغم من. ما هو أكثر موثوقية (وتحت أي ظروف)، مؤامرة ق أو اختبار سو يبدو لي الحصول على رفض فرضية فارغة باستخدام سو، ولكن ق تظهر انحرافات صغيرة جدا 8211 أو نحو ذلك يبدو لي. هل اختبار سو حساس جدا للعينات الكبيرة (مثل n 40) ماغنوس، أجد أنه من الأسهل استخدام اختبار سو لأنه من الأسهل تفسير نتائجه، ولكن كلاهما دقيق إلى حد ما. أيضا، بما أن معظم الاختبارات قوية إلى حد ما لانتهاكات الحياة الطبيعية، إما اختبار يمكن أن تظهر ما إذا كانت البيانات حقا الخروج عن الحياة الطبيعية. ويمكن رفع دعوى ضد كلا الاختبارين مع عينات كبيرة. تشارلز مجموع سكان بلدي هو مجرد 30 القيم. هل يمكن تطبيق اختبار شابيرو ويلك أيضا على عدد السكان بدلا من مجرد عينة أنا صحيح في افتراض أنه مجرد اختبار للالتناظر الوضع الخاص بي هو أن لدي مئات من مجموعات البيانات من 30 قيم وأجد أنه حتى لو كانت مجموعة البيانات هو متناظرة توزيع القيم يمكن أن يكون شوطا طويلا من 68-95-99.7 احتمال الجرس منحنى. على سبيل المثال، بالنسبة لمجموعة بيانات واحدة، يكون عدد الإدخالات في صناديق 1Sd من -2sd إلى 2sd هو 8230 7،4،13،5، والذي ينتج قيمة p p 0،4. على النقيض من هذا التوزيع يشير منحنى الاحتمال 822068-95-99.78221 إلى أن عدد السكان 30 يجب أن يكون إما 5، 10، 10، 4 أو 4، 10، 10، 5. هل الممارسة الجيدة لتحديد تلك البيانات حيث التوزيع شوطا طويلا من 68-95-99.7 إذا كان الأمر كذلك، كيف يتم ذلك شكرا مقدما. جيري، إذا لم يتم توزيع البيانات عادة، ثم للاختبارات التي تفترض الحياة الطبيعية يمكنك 1. استخدام الاختبار غير السطحي الذي don8217t تتطلب طبيعية 2. تحويل البيانات بحيث تكون البيانات الناتجة طبيعية بما فيه الكفاية وبالإضافة إلى ذلك، بعض الاختبارات التي تتطلب طبيعية (على سبيل المثال اختبار t) قوية بما فيه الكفاية طالما كانت البيانات متماثلة الاختبار عادة ما يكون موافق (على الرغم من أنه حتى في هذه الحالات، يجب أن اختبار مان-ويتني نونبارامتريك تعطي نتائج مماثلة). تشارلز شكرا لك الدكتور أنا أتعلم الكثير من موقع الويب الخاص بك مفيدة. عندما حاولت ستات الحقيقي للاختبار Shapir0-ويلك للبيانات اثنين الواردة في المثالين، أحصل على قيم W و p مختلفة من تلك الواردة في الأمثلة، على النحو التالي: Wb2SS 0.971025924 W 0.971122526 0.5 0.943 p-فالو 0.922200674 0.9 0.973 ألفا 0.05 p-- قيمة 0.873679 العادي نعم wb2ss 0.873965213 ث 0.874012 0.02 0.855 p-- قيمة 0.03866 0.05 0.881 ألفا 0.05 p قيمة 0.041882692 العادي لا يمكن أن يرجى شرح لماذا الفرق أنا ارتكبت أي خطأ في الحسابات أنا don8217t تعرف لماذا تحصل على نتائج مختلفة. إذا كنت ترسل لي جدول بيانات مع الحسابات الخاصة بك سأحاول أن نفهم لماذا هناك فرق. تشارلز مرحبا تشارلز، شكرا جزيلا لصفحة الويب هذه قلت أن الدالة سوتيست تتجاهل جميع الخلايا الفارغة وغير الرقمية. بالتأكيد لأنه إذا أضفت خلايا فارغة في نهاية النطاق R1، قيمة p مختلفة. أيضا، ما هو الفرق بين اختبار شابيرو ويلك الأصلي وخوارزمية رويستون، وعندما كنت واحدا أو آخر (بمعنى أن أنا don8217t معرفة ما إذا كان في سوتيست يجب أن أكتب 8220FALSE8221 أو 8220TRUE8221. شكرا جزيلا لك جوليان الأول مجرد إعادة اختبار الدوال سوستيست و شابيرو بإضافة خلايا فارغة وغير رقمية في البداية والنهاية وفي منتصف النطاق. النتائج هي نفسها أي إصدار من إكسيل تستخدمه إذا كانت القيم التي تبحث عنها هي وجدت في الجدول ثم قد تستخدم كذلك الخوارزمية الأصلية (على الرغم من أن النتائج باستخدام خوارزمية رويستون هي مشابهة تماما)، وإلا يجب عليك استخدام خوارزمية رويستون. أميل إلى استخدام خوارزمية رويستون دائما منذ في هذه الحالة أنا don8217t تحتاج إلى اتخاذ أي قرارات جوليان، هذا هو أحدث نسخة من البرنامج لنظام التشغيل ماك، ولكن itn8217t تحتوي على بعض الميزات التي قمت بإضافتها لنظام التشغيل ويندوز. على وجه الخصوص وتيست فقط بإرجاع نسخة ذيل واحد من الاختبار أنت يو ست تحتاج إلى مضاعفة القيمة للحصول على قيمة p للاختبار ثنائي الذيل. آمل أن تحصل على نسخة جديدة لنظام التشغيل ماك قريبا (في أقرب وقت يمكنني الحصول على جهاز كمبيوتر ماك لاختبار عليه). تشارلز جوليان، الآن أنا أفهم المشكلة. أنا لم تقم بتحديث بعد إصدار ماك من البرنامج مع أحدث الميزات. هذا هو السبب في بعض الحجج don8217t العمل ولماذا بعض المهام don8217t التعامل مع البيانات المفقودة بنفس الطريقة. مشكلتي هي أن أنا don8217t لديها ماك نفسي وتحتاج إلى اقتراض واحد لاختبار وتحديث البرنامج. تشارلز I8217ve القيام ببعض الاختبارات باستخدام حزمة الموارد رس الخاص بك وهذا I8217m يخاف أن أقول I8217m الكشف عن خلل من أنواع، سوتيست (R1) don8217t دائما عودة نفس سوبروب (ن، W) 8211 وهذا الأخير يعطي النتيجة الصحيحة. I8217m لست متأكدا مما إذا كنت فعلا التحقق من ذلك لقيم مختلفة عند اختبار خوارزمية حقا لا تحاول أن تكون غير ممتنة، it8217s الرائعة الإضافية، ولكن أنا فقط لاحظت أنه في 8220SHAPIRO (A4: A15) .874 و سوتيست (A4: A15) سوبروب (15، .874) .04198221 مجموعة A4: A15 willn8217t توفير قيمة 15 ل ن ما لم I8217m مخطئا مرة أخرى، شكرا لجميع عملك على حزمة سيتيكسيل بلدي مثال البيانات، بدءا من التسمية في A1: 821282128212821282128212821282128212- sample1 : 2.8078385 sample2: 6.22198918 sample3: 100 سامبل 4: 58.555133 سامبل 5: 9.0669786 سامبل 6: 2.2813688 سامبل 7: 0.6727113 W: شابيرو (B2: B8) 0.7118325 غير صحيحة p-فالو: سوتست (B2: B8) 0.782674 (من ما أستطيع أن أرى) - value: سوبروب (7، B32) 0.005 من ما أستطيع أن أرى في الجدول ص ل n7، W0.71188230 تقع بين P0 و p0.01، أي p0.005 هو ممكن ولكن 0.782674 ain8217t. أعتقد I8217m مجرد الذهاب إلى استخدام سوبروب في الوقت الراهن شكرا لإيجاد هذا الخطأ. كان هناك خطأ في تنفيذ خوارزمية رويستون لإجراء اختبار شابيرو ويلك للحياة الطبيعية للعينات بين 4 و 11 عنصرا. وأعتقد أنني الآن ثابتة هذا في الإصدار الأخير من ريال مدريد حزمة الموارد الإحصائية التي وضعت للتو على الموقع. إذا قمت بتحميل وتثبيت هذا الإصدار (الإصدار 1.7.3)، يجب أن تجد أن سوتيست (B2: B8) .004981. يتم حساب القيمة باستخدام خوارزمية سو الأصلية بواسطة سوتيست (B2: B8، فالس) .005. يرجى ملاحظة أن وظائف شابيرو ويلك التالية على حد سواء رويستون و سو الإصدارات الأصلية: شابيرو (R1، ب)، سوتيست (R1، ب)، سوكويف (ن، ي، ب). إذا كانت b صحيحة أو تم حذفها، يتم استخدام خوارزمية رويستون. إذا كانت b فالس ثم يتم استخدام خوارزمية سو الأصلية. إصدار سوكويف (n، j، فالس) جديد. أنا فقط إضافة إلى البرنامج. أنه يعطي معاملات وجدت في جدول معامل سو على صفحة ويب ريال-ستاتيستيكستاتيستيكش-تابليشابيرو-ويلك-تابل. وسوف يتم تحديث الموقع قريبا لشرح هذه الوظيفة الجديدة. يجب توخي الحذر عند استخدام أي من إصدار اختبار سو لعينات صغيرة جدا (أقل من 15 أو 20) لأن النتائج ليست دقيقة تماما. نشكرك مرة أخرى على تحديد الخطأ ونأسف لأي إزعاج سببه. على سبيل المثال 2 على صفحة ويب الحقيقي ستاتيستستستس - نورمالاليتي و سيمتريستاتيستيكال-تيستس-نورماليتي-سيمتريشابيرو-ويلك-تيست. لدينا النتائج التالية شابيرو (A4: A18، فالس) .874 و سوتيست (A4: A18، فالس) سوبروب (15، .874) .0419. النطاق المستخدم هو A4: A18 وليس A4: A15، وبالتالي فإن حجم العينة 15 هو الصحيح. يرجى ملاحظة أنه لاستخدام خوارزمية شابيرو ويلك الأصلية تحتاج إلى تحديد خطأ كالمعلمة الثانية. لم يكن الموقع واضحا حول هذا الموضوع. لقد قمت الآن بتنقيح الموقع لجعل هذا أكثر وضوحا. إذا تركت المعلمة الثانية، ستحصل على شابيرو (A4: A18) .874 و سوتيست (A4: A18) 0387، والتي هي النتائج باستخدام خوارزمية رويستون. من الواضح في هذه الحالة كان هناك ann8217t فرقا كبيرا. أنا لا أفهم جواب توسيف. يقول كلت أن توزيع العينات من المتوسط ​​هو تقريبا. عادي لعينة عشوائية كبيرة. لا يقول شيئا عن توزيع قيم العينة. إذا كنت أخذ العينات من السكان غير عادي، فإن توزيع العينة لن تكون طبيعية بغض النظر عن مدى كبير العينة، والحق ديمتري، ويقول كلت أن توزيع العينة سيكون في الواقع ما يقرب من العادي لعينات كبيرة بما فيه الكفاية حتى لو كان التوزيع السكاني ليست طبيعية. تشارلز مرحبا، شكرا جزيلا لنشر هذا كان من المفيد حقا وسهلة الفهم. سؤالي الوحيد هو في السؤال الأول: كيف يمكنك استيفاء قيم W هل هناك معادلة كنت تستخدم حاليا، وأنا don8217t تفعل أي شيء متطورة بشكل خاص. أنا ببساطة إجراء الاستيفاء الخطي لقيم W. حتى إذا كانت القيمة ليست دقيقة، فهي أعلى بكثير من قيمة p .05، ولذا فإننا لا نستطيع رفض أن يتم توزيع البيانات عادة. لأن الكثير من الناس قد طلبوا اختبار شابيرو-ويك لعينات أكبر من 50، أمس أضفت نسخة جديدة من اختبار سو الذي non8217t استخدام الاستيفاء ويدعم أحجام عينة لا يقل عن 5000. هذا متوفر في الإصدار الحالي من حزمة الموارد الإحصائية الحقيقية (R1.7.1). شكرا على المعلومات التي قدمتها عن اختبار سو. كما أنا لا وجود خلفية إحصائية لذلك لدي سؤال صغير كما عندما عينات عشوائية زيادة تصل إلى n500 لنفترض، كيف نحصل على الأوزان 8220a8221 كما يوفر الجدول فقط 8220n8221 تصل إلى 50 فقط وأود أن أبريسيات إذا كنت يمكن أن توفر إجابة. مرحبا توسيف، حصلت على الأوزان 8220a8221 من الورقة الأصلية من شابيرو و ويلك في عام 1965. في تلك الورقة أنها قدمت فقط الأوزان تصل إلى ن 50. إذا كان حقا عينة عشوائية، ثم من قبل نظرية الحد المركزي لقيم كبيرة من ن (عادة ن 50 هو أكثر من كافية)، وسوف تكون العينة موزعة بشكل طبيعي تقريبا وحتى don8217t تحتاج إلى اختبار للحياة الطبيعية (مرة أخرى شريطة اختيار عينة عشوائيا حقا). تشارلز المعلومات الخاصة بك هو مفيد حقا، وشكرا لكم على أن لدي سؤال، عنصري جميلة، ولكن أنا بحاجة إلى إجابة. في المثال رقم I8217m التالية لك حتى الاستيفاء، كيف فعلت هذا يعني، الجدول رقم 2 doesn8217t متابعة الدالة الخطية، لذلك حاولت وضعه في وظيفة لوغاريتمي و itn8217t العمل. وأود أن أبريسيات إجابتك، وأنا حقا في حاجة إليها. مرحبا جافييرا، بل هو سؤال جيد. أنا ببساطة استخدمت الاستيفاء الخطي. وكما أشرت، فإن الجدول 8217t يمثل وظيفة خطية، ولكن النتائج تكون عادة جيدة بما فيه الكفاية. أنا ربما استخدام نهج أكثر تطورا في المستقبل، ولكن الآن أردت أن يبقيه بسيط. تشارلز ترك الرد إلغاء الرد