dbo:abstract
|
- En Estadística, la distribució lambda de Wilks (anomenada així en honor de Samuel S. Wilks), és una distribució de probabilitat utilitzada en , especialment pel que fa a la i l' (MANOVA). És una generalització multivariant de la distribució F univariant, de manera anàloga a la generalització de la distribució T-quadrat de Hotelling respecte a la distribució t de Student. La distribució lambda de Wilks està relacionada amb dues variables independents distribuïdes segons la distribució de Wishart, i es defineix com segueix: Donat: independents i amb m ≥ p on p és el nombre de dimensions. En el context de les proves de la raó de versemblança m és típicament els graus de llibertat de l'error, i n és el grau de llibertat de la hipòtesi, per la qual cosa n + m és el nombre total de graus de llibertat. La distribució es pot relacionar amb un producte de variables aleatòries independents que segueixen una distribució beta. Per valors de m grans, l'aproximació de Bartlett permet aproximar la distribució lambda de Wilks a una distribució khi quadrat: (ca)
- In statistics, Wilks' lambda distribution (named for Samuel S. Wilks), is a probability distribution used in multivariate hypothesis testing, especially with regard to the likelihood-ratio test and multivariate analysis of variance (MANOVA). (en)
- In de statistiek is de lambdaverdeling van Wilks (genoemd naar Samuel S. Wilks) een kansverdeling die toepassing vindt in de multivariate statistiek bij het toetsen van bepaald hypothesen, in het bijzonder bij de aannemelijkheidsquotiënttoets en de . De verdeling is een generalisatie in meer dimensies van de F-verdeling. (nl)
- In teoria della probabilità la distribuzione Lambda di Wilks è una distribuzione di probabilità continua, dipendente da tre parametri, utilizzata nei test di verifica d'ipotesi nell'ambito della statistica multivariata. Le distribuzioni di Fisher-Snedecor (ed in particolare la t di Student) e T di Hotelling sono dei casi particolari della Lambda di Wilks. (it)
|
dbo:wikiPageID
| |
dbo:wikiPageLength
|
- 4114 (xsd:nonNegativeInteger)
|
dbo:wikiPageRevisionID
| |
dbo:wikiPageWikiLink
| |
dbp:wikiPageUsesTemplate
| |
dcterms:subject
| |
gold:hypernym
| |
rdf:type
| |
rdfs:comment
|
- In statistics, Wilks' lambda distribution (named for Samuel S. Wilks), is a probability distribution used in multivariate hypothesis testing, especially with regard to the likelihood-ratio test and multivariate analysis of variance (MANOVA). (en)
- In de statistiek is de lambdaverdeling van Wilks (genoemd naar Samuel S. Wilks) een kansverdeling die toepassing vindt in de multivariate statistiek bij het toetsen van bepaald hypothesen, in het bijzonder bij de aannemelijkheidsquotiënttoets en de . De verdeling is een generalisatie in meer dimensies van de F-verdeling. (nl)
- In teoria della probabilità la distribuzione Lambda di Wilks è una distribuzione di probabilità continua, dipendente da tre parametri, utilizzata nei test di verifica d'ipotesi nell'ambito della statistica multivariata. Le distribuzioni di Fisher-Snedecor (ed in particolare la t di Student) e T di Hotelling sono dei casi particolari della Lambda di Wilks. (it)
- En Estadística, la distribució lambda de Wilks (anomenada així en honor de Samuel S. Wilks), és una distribució de probabilitat utilitzada en , especialment pel que fa a la i l' (MANOVA). És una generalització multivariant de la distribució F univariant, de manera anàloga a la generalització de la distribució T-quadrat de Hotelling respecte a la distribució t de Student. La distribució lambda de Wilks està relacionada amb dues variables independents distribuïdes segons la distribució de Wishart, i es defineix com segueix: Donat: independents i amb m ≥ p (ca)
|
rdfs:label
|
- Distribució lambda de Wilks (ca)
- Distribuzione Lambda di Wilks (it)
- Lambdaverdeling van Wilks (nl)
- Wilks's lambda distribution (en)
|
owl:sameAs
| |
prov:wasDerivedFrom
| |
foaf:isPrimaryTopicOf
| |
is dbo:knownFor
of | |
is dbo:wikiPageRedirects
of | |
is dbo:wikiPageWikiLink
of | |
is dbp:knownFor
of | |
is foaf:primaryTopic
of | |