Реферат: Критерий Вилкоксона

Установлено, что двухвыборочный критерий Вилкоксона (Манна-Уитни) предназначен для проверки гипотезы H0 : P(X < Y) = 1/2, где X - случайная величина, распределенная как элементы первой выборки, а Y - второй. Разобраны три примера.

В прикладной математической статистике часто рассматривают вероятностную модель двух независимых выборок числовых результатов наблюдений. Первая выборка описывается набором m случайных величин X1, X2, ... , Xm, имеющих одну и ту же функцию распределения F(x), а вторая выборка - набором n случайных величин Y1, Y2, ... , Yn, имеющих одну и ту же функцию распределения G(x), причем все эти m+n случайных величин X1, X2, ... , Xm, Y1, Y2, ... , Yn независимы в совокупности. Без ограничения общности можно считать, что m # n, в противном случае выборки можно поменять местами. Обычно предполагается, что функции F(x) и G(x) непрерывны и строго возрастают. Из непрерывности этих функций следует, что с вероятностью 1 все m+n результатов наблюдений различны. В реальных статистических данных иногда встречаются совпадения, но сам факт их наличия - свидетельство нарушений предпосылок только что описанной базовой математической модели.

Статистика S двухвыборочного критерия Вилкоксона определяется следующим образом. Все элементы объединенной выборки X1, X2, ..., Xm, Y1, Y2, ... , Yn упорядочиваются в порядке возрастания. Элементы первой выборки X1, X2, ..., Xm занимают в общем вариационном ряду места с номерами R1, R2, ..., Rm, другими словами, имеют ранги R1, R2, ..., Rm . Тогда

S = R1 + R2 + ... + Rm .

Статистика U Манна-Уитни определяется как число пар (Xi, Yj)таких, что Xi < Yj , среди всех mn пар, в которых первый элемент - из первой выборки, а второй - из второй. Как известно [1, с.160],

U = mn + m(m+1)/2 - S .

Поскольку S и U линейно связаны, то часто говорят о критерии Вилкоксона (Манна-Уитни). Не будем обсуждать здесь вопросы истории и терминологии, относящиеся к S и U.

Критерий Вилкоксона - один из самых известных инструментов непараметрической статистики (наряду со статистиками типа Колмогорова-Смирнова и коэффициентами ранговой корреляции). Свойствам этого критерия и таблицам его критических значений уделяется место во многих монографиях по математической и прикладной статистике (см., например, [1-3]).

Однако в литературе имеются и неточные утверждения относительно возможностей критерия Вилкоксона. Так, одни полагают, что с его помощью можно обнаружить различие между функциями распределения F(x) и G(x). По мнению других, этот критерий нацелен на проверку равенства медиан распределений, соответствующих выборкам. И то, и другое, строго говоря, неверно. Настоящая статья написана, чтобы внести ясность в рассматриваемый вопрос.

Ссылки на публикации с неточными и ошибочными утверждениями не приводим по нескольким причинам. Во-первых, таких публикаций слишком много. Во-вторых, некоторые из них после исключения ошибок представляют ценность для практически работающего статистика. В-третьих, зачем создавать рекламу плохим книгам. И т.п.

Введем некоторые обозначения. Пусть F-1(t) - функция, обратная к функции распределения F(x). Она определена на отрезке [0;1]. Положим L(t) = G(F-1(t)). Поскольку F(x) непрерывна и строго возрастает, то F-1(t) и L(t) обладают теми же свойствами. Важную роль в дальнейшем изложении будет играть величина a = P(X < Y) . Как нетрудно показать,

a = P(X < Y) = .

Введем также

b2 = - (1 -a)2 , g2 = - a2 .

Тогда математические ожидания и дисперсии статистик Вилкоксона и Манна-Уитни согласно [1, с.160] выражаются через введенные величины:

E(U) = mna , E(S) = mn + m(m+1)/2 - E(U) = mn(1- a) + m(m+1)/2,

D(S) = D(U) = mn [ (n - 1) b2 + (m - 1) g2 + a(1 -a) ] . (1)

Когда объемы обеих выборок безгранично растут, распределения статистик Вилкоксона и Манна-Уитни являются асимптотически нормальными (см., например, [1, гл.5 и 6]) с параметрами, задаваемыми формулами (1) .

Если выборки полностью однородны, т.е. их функции распределения совпадают, справедлива гипотеза

H0: F(x) = G(x) при всех x, (2)

то L(t) = t и a= 1/2. Подставляя в формулы (1), получаем, что

E(S) = m(m+n+1)/2, D(S) = mn(m+n+1)/ 12 (3) .

Следовательно, распределение нормированной и центрированной статистики Вилкоксона

T = ( S - m(m+n+1)/2) (mn(m+n+1)/ 12 ) - 1/2 (4)

при росте объемов выборок приближается к стандартному нормальному распределению (с математическим ожиданием 0 и дисперсией 1).

Правила принятия решений и таблица критических значений для критерия Вилкоксона строятся в предположении справедливости гипотезы полной однородности, описываемой формулой (2). А что будет, если эта гипотеза неверна? Другими словами, какова мощность критерия Вилкоксона?

Пусть объемы выборок достаточно велики, так что можно пользоваться асимптотической нормальностью статистики Вилкоксона. Тогда в соответствии с формулами (1) статистика T будет асимптотически нормальна с параметрами

E(T) = ( 12mn ) 1/2 (1/2 - a) (m+n+1) - 1/2 ,

D(T) = 12 [(n - 1) b2 + (m - 1) g2 + a(1 -a) ] (m+n+1) - 1 . (5)

Из формул (5) видно большое значение гипотезы

H01: a = P(X < Y) = 1/2 . (6)

Если эта гипотеза неверна, то, поскольку m # n, справедлива оценка

u E(T) u $ ( 12m n (2n+1) - 1) 1/2 u 1/2 - au ,

а потому u E(T) u безгранично растет при росте объемов выборок. В то же время, поскольку

b2 # # 1, g2 # # 1, a(1 -a)#1/4,

то

D(T) # 12 [(n - 1) + (m - 1) + 1/4] (m+n+1) - 1 # 12. (7)

Следовательно, вероятность отклонения гипотезы H01 , когда она неверна, т.е. мощность критерия Вилкоксона как критерия проверки гипотезы (6), стремится к 1 при возрастании объемов выборок, т.е. критерий Вилкоксона является состоятельным для этой гипотезы при альтернативе

АH01: a = P(X < Y) ё 1/2 . (8) .

Если же гипотеза (6) верна, то статистика T асимптотически нормальна с математическим ожиданием 0 и дисперсией, определяемой формулой

D(T) = 12 [(n - 1) b2 + (m - 1) g2 + 1/4 ] (m+n+1) - 1 . (9)

Гипотеза (6) является сложной, дисперсия (9), как показывают приводимые ниже примеры, в зависимости от значений b2 и g2 может быть как больше 1, так и меньше 1, но согласно неравенству (7) никогда не превосходит 12.

Приведем пример двух функций распределения F(x) и G(x) таких, что гипотеза (6) выполнена, а гипотеза (2) - нет. Поскольку

a = P(X < Y) = òF(x)dG(x) , 1 - a = P(Y < X) = òG(x)dF(x) (10) ,

и a = 1/2 в случае справедливости гипотезы (2), то для выполнения условия (6) необходимо и достаточно, чтобы

ò(F(x) - G(x)) dF(x) = 0 (11) ,

а потому естественно в качестве F(x) рассмотреть функцию равномерного распределения на интервале (-1 ; 1). Тогда формула (11) переходит в условие

ò(F(x) - G(x)) dF(x) = - 1/2 ò(G(x) - (x + 1)/2 ) dx = 0 (11) .

Это условие выполняется, если функция (G(x) - (x + 1)/2 ) является нечетной.

--> ЧИТАТЬ ПОЛНОСТЬЮ <--