Question

我必须根据使用假设检验从模型结果中获得的图来比较两个模型。

第一个模型的数据是：

[80.0, 79.73333333333333, 79.46666666666667, 78.8, 78.8, 78.8, 78.66666666666667, 78.4]

和第二个模型的数据是

[80.0, 80.0, 78.66666666666667, 77.46666666666667, 76.8, 75.2, 74.13333333333334, 73.06666666666666].

这些数据是使用时间t = 1到t = 8的模型模拟得到的。我想知道应该进行哪种假设检验，以便根据结果知道这两种模型是否相似？

Answer 1

这个问题比看起来更难。 Haugh的经典方法仅适用于静止时间序列，后来由Hong扩展。 Duchesne和Roy [http://www.crm.umontreal.ca/pub/Rapports/2700-2799/2751.pdf]的最新方法应该使Hong的方法对异常值更加稳健。

Haugh，L。D.（1976），'检验两个协方差 - 平稳时间序列的独立性：单变量残差互相关方法'，美国统计学会杂志71,378-385。

Hong，Y。（1996a），'测试两个协方差平稳时间序列之间的独立性'，Biometrika 83,615-625。

Hong，Y。（1996b），'两个协方差平稳时间序列之间独立性测试的单独数学附录“，Mimeo，经济学系和康奈尔大学统计科学系

Answer 2

由于样本量很小，因此应进行双侧T检验。计算每个数据集的自由度，平均值和标准差。使用这些统计信息构建95％置信区间。如果间隔无论如何重叠，则两个数据集之间没有显着差异。在这种情况下，您的p值小于5％，因此两个数据集之间存在显着差异。

Two Sample T Test
  Mean and standard deviation
+----------+---------+--------+---+
| Variable |  mean   |   sd   | n |
+----------+---------+--------+---+
| Vector 1 | 79.0833 | 0.5721 | 8 |
| Vector 2 | 76.9167 | 2.6161 | 8 |
+----------+---------+--------+---+

  Levene test for equality of variances : F(1, 14) = 11.9322 , p = 0.0039
  T statistics
+--------------------+--------+--------+----------------+
|        Type        |   t    |   df   | p (both tails) |
+--------------------+--------+--------+----------------+
| Equal variance     | 2.2884 | 14     | 0.0382         |
| Non equal variance | 2.2884 | 7.6680 | 0.0528         |
+--------------------+--------+--------+----------------+

  Effect size
+-------+--------+
| x1-x2 | 2.1667 |
| d     | 1.8345 |
+-------+--------+

如何在假设检验的基础上比较两条曲线

2 个答案: