This HTML5 document contains 72 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

Prefix	IRI
dbpedia-de	http://de.dbpedia.org/resource/
dct	http://purl.org/dc/terms/
yago-res	http://yago-knowledge.org/resource/
dbo	http://dbpedia.org/ontology/
foaf	http://xmlns.com/foaf/0.1/
dbpedia-hu	http://hu.dbpedia.org/resource/
dbpedia-es	http://es.dbpedia.org/resource/
n20	https://global.dbpedia.org/id/
yago	http://dbpedia.org/class/yago/
dbpedia-ru	http://ru.dbpedia.org/resource/
dbt	http://dbpedia.org/resource/Template:
rdfs	http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
freebase	http://rdf.freebase.com/ns/
dbpedia-pt	http://pt.dbpedia.org/resource/
rdf	http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
owl	http://www.w3.org/2002/07/owl#
n16	https://web.archive.org/web/20200504013846/https:/www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/
dbpedia-fr	http://fr.dbpedia.org/resource/
wikipedia-en	http://en.wikipedia.org/wiki/
prov	http://www.w3.org/ns/prov#
dbp	http://dbpedia.org/property/
dbc	http://dbpedia.org/resource/Category:
xsdh	http://www.w3.org/2001/XMLSchema#
dbpedia-nl	http://nl.dbpedia.org/resource/
wikidata	http://www.wikidata.org/entity/
dbr	http://dbpedia.org/resource/
dbpedia-ja	http://ja.dbpedia.org/resource/

Statements

Subject Item

dbr:Bartlett's_test

rdf:type

yago:CausalAgent100007347 yago:LivingThing100004258 yago:Whole100003553 yago:Organism100004475 yago:YagoLegalActor yago:YagoLegalActorGeo yago:Assistant109815790 yago:Object100002684 yago:Worker109632518 yago:Model110324560 yago:Person100007846 yago:WikicatLatentVariableModels yago:PhysicalEntity100001930

rdfs:label

Bartlett-Test Bartlett's test Prueba de Bartlett Toets van Bartlett バートレット検定 Критерий Бартлетта Test de Bartlett Teste de Bartlett

rdfs:comment

En statistique, le test de Bartlett du nom du statisticien anglais Maurice Stevenson Bartlett (18 juin 1910 – 8 janvier 2002) est utilisé en statistique pour évaluer si k échantillons indépendants sont issus de populations de même variance (condition dite d'homoscédasticité). C'est un test paramétrique. Критерий Бартлетта (англ. Bartlett's test) — статистический критерий, позволяющий проверять равенство дисперсий нескольких (двух и более) выборок. Нулевая гипотеза предполагает, что рассматриваемые выборки получены из генеральных совокупностей, обладающих одинаковыми дисперсиями. Критерий Бартлетта является параметрическим и основан на дополнительном предположении о нормальности выборок данных. Поэтому перед применением критерия Бартлетта рекомендуется выполнить проверку нормальности. Критерий Бартлетта очень чувствителен к нарушению данного предположения. Плюсы: Минусы: In de statistiek is de toets van Bartlett, genoemd naar M.S. Bartlett, een statistische toets op homoscedasticiteit, d.w.z. dat een aantal normaal verdeelde populaties gelijke varianties hebben. Sommige toetsen, zoals in de variantie-analyse, gaan van de veronderstelling uit dat de varianties in de verschillende groepen aan elkaar gelijk zijn. De toets van Bartlett kan in zulke gevallen gebruikt worden om deze veronderstelling te verifiëren. In statistics, Bartlett's test, named after Maurice Stevenson Bartlett, is used to test homoscedasticity, that is, if multiple samples are from populations with equal variances. Some statistical tests, such as the analysis of variance, assume that variances are equal across groups or samples, which can be verified with Bartlett's test. En estadística, la prueba de Bartlett se utiliza para probar si k muestras provienen de poblaciones con la misma varianza. A las varianzas iguales a través de las muestras se llama homocedasticidad u homogeneidad de varianzas. Algunas pruebas estadísticas, por ejemplo, el análisis de la varianza ANOVA, suponen que las varianzas son iguales en todos los grupos o muestras. La prueba de Bartlett se puede utilizar para verificar esa suposición. La prueba lleva el nombre de Maurice Stevenson Bartlett. Als Bartlett-Test (auch: Bartletts Test) werden zwei verschiedene statistische Tests bezeichnet: * der Bartlett-Test auf Gleichheit der Varianzen in Stichproben und * der Bartlett-Test auf Sphärizität zur Durchführung einer Faktorenanalyse. Beide Tests beruhen auf einem Likelihood-Quotienten-Test und setzen eine Normalverteilung voraus. バートレット検定（バートレットけんてい、英: Bartlett's test）とは、統計学的検定法の一種で、複数の群からなる標本について分散が各群とも等しいかどうか（分散の均一性）を検定する方法である。分散分析などの検定法はこの分散の均一性を仮定している。 バートレット検定は正規分布からの逸脱に対して敏感、つまり正規分布に従わない標本では分散が均一かどうかよりもその非正規性を検出する傾向がある。正規分布に従わないと想定される場合には、それほど敏感でないルビーン検定 (Levene test) が好ましい。

dct:subject

dbc:Statistical_tests dbc:Analysis_of_variance

dbo:wikiPageID

2223782

dbo:wikiPageRevisionID

1086501069

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:Box's_M_test dbr:Brown–Forsythe_test dbr:Sample_variance dbr:Kaiser–Meyer–Olkin_test dbr:Statistics dbr:Likelihood_ratio_test dbr:Levene's_test dbr:Homoscedasticity dbr:Analysis_of_variance dbc:Statistical_tests dbr:Variance dbc:Analysis_of_variance dbr:M._S._Bartlett

dbo:wikiPageExternalLink

n16:eda357.htm

owl:sameAs

dbpedia-fr:Test_de_Bartlett dbpedia-pt:Teste_de_Bartlett freebase:m.06x7d1 dbpedia-es:Prueba_de_Bartlett dbpedia-nl:Toets_van_Bartlett dbpedia-ja:バートレット検定 wikidata:Q809441 n20:4y3uD dbpedia-ru:Критерий_Бартлетта yago-res:Bartlett's_test dbpedia-hu:Bartlett-próba dbpedia-de:Bartlett-Test

dbp:wikiPageUsesTemplate

dbt:Statistics dbt:Use_dmy_dates dbt:Short_description dbt:Reflist

dbo:abstract

In de statistiek is de toets van Bartlett, genoemd naar M.S. Bartlett, een statistische toets op homoscedasticiteit, d.w.z. dat een aantal normaal verdeelde populaties gelijke varianties hebben. Sommige toetsen, zoals in de variantie-analyse, gaan van de veronderstelling uit dat de varianties in de verschillende groepen aan elkaar gelijk zijn. De toets van Bartlett kan in zulke gevallen gebruikt worden om deze veronderstelling te verifiëren. De toets van Bartlett is gevoelig voor afwijkingen van de normale verdeling. Dat houdt in dat voor populaties die niet normaal verdeeld zijn, de toets simpelweg de niet-normaliteit nagaat. De toets van Levene en de toets van Brown–Forsythe zijn alternatieven die minder gevoelig zijn voor afwijkingen van de normaliteit. Критерий Бартлетта (англ. Bartlett's test) — статистический критерий, позволяющий проверять равенство дисперсий нескольких (двух и более) выборок. Нулевая гипотеза предполагает, что рассматриваемые выборки получены из генеральных совокупностей, обладающих одинаковыми дисперсиями. Критерий Бартлетта является параметрическим и основан на дополнительном предположении о нормальности выборок данных. Поэтому перед применением критерия Бартлетта рекомендуется выполнить проверку нормальности. Критерий Бартлетта очень чувствителен к нарушению данного предположения. Плюсы: * объёмы выборок могут быть различными (это его преимущество перед критерием Кохрена), * критерий Бартлетта выявляет отклонения, как в наибольшую, так и в наименьшую стороны; Минусы: * сложность вычислений (критерий Кохрена требует меньше вычислительных затрат. Особо это актуально в случае вычислений «вручную»), * объём каждой выборки должен быть больше трёх, * критерий очень чувствителен к нарушению предположения о нормальности закона распределения исходных данных. バートレット検定（バートレットけんてい、英: Bartlett's test）とは、統計学的検定法の一種で、複数の群からなる標本について分散が各群とも等しいかどうか（分散の均一性）を検定する方法である。分散分析などの検定法はこの分散の均一性を仮定している。 バートレット検定は正規分布からの逸脱に対して敏感、つまり正規分布に従わない標本では分散が均一かどうかよりもその非正規性を検出する傾向がある。正規分布に従わないと想定される場合には、それほど敏感でないルビーン検定 (Levene test) が好ましい。 En estadística, la prueba de Bartlett se utiliza para probar si k muestras provienen de poblaciones con la misma varianza. A las varianzas iguales a través de las muestras se llama homocedasticidad u homogeneidad de varianzas. Algunas pruebas estadísticas, por ejemplo, el análisis de la varianza ANOVA, suponen que las varianzas son iguales en todos los grupos o muestras. La prueba de Bartlett se puede utilizar para verificar esa suposición. La prueba de Bartlett es sensible a las desviaciones de la normalidad. Es decir, si las muestras provienen de distribuciones no normales, entonces la prueba de Bartlett puede ser simplemente para probar la no normalidad. La Prueba de Levene y la prueba Brown-Forsythe son alternativas a la prueba de Bartlett que son menos sensibles a las desviaciones de la normalidad.​ La prueba lleva el nombre de Maurice Stevenson Bartlett. In statistics, Bartlett's test, named after Maurice Stevenson Bartlett, is used to test homoscedasticity, that is, if multiple samples are from populations with equal variances. Some statistical tests, such as the analysis of variance, assume that variances are equal across groups or samples, which can be verified with Bartlett's test. In a Bartlett test, we construct the null and alternative hypothesis. For this purpose several test procedures have been devised. The test procedure due to M.S.E (Mean Square Error/Estimator) Bartlett test is represented here. This test procedure is based on the statistic whose sampling distribution is approximately a Chi-Square distribution with (k − 1) degrees of freedom, where k is the number of random samples, which may vary in size and are each drawn from independent normal distributions.Bartlett's test is sensitive to departures from normality. That is, if the samples come from non-normal distributions, then Bartlett's test may simply be testing for non-normality. Levene's test and the Brown–Forsythe test are alternatives to the Bartlett test that are less sensitive to departures from normality. Als Bartlett-Test (auch: Bartletts Test) werden zwei verschiedene statistische Tests bezeichnet: * der Bartlett-Test auf Gleichheit der Varianzen in Stichproben und * der Bartlett-Test auf Sphärizität zur Durchführung einer Faktorenanalyse. Beide Tests beruhen auf einem Likelihood-Quotienten-Test und setzen eine Normalverteilung voraus. En statistique, le test de Bartlett du nom du statisticien anglais Maurice Stevenson Bartlett (18 juin 1910 – 8 janvier 2002) est utilisé en statistique pour évaluer si k échantillons indépendants sont issus de populations de même variance (condition dite d'homoscédasticité). C'est un test paramétrique. Tout comme le test de Fisher, le test d'égalité des variances de Bartlett s'effondre totalement dès que l'on s'écarte, même légèrement, de la distribution gaussienne. Cependant, le test de Levene et le sont plus robustes, c'est-à-dire moins sensibles aux écarts par rapport à l'hypothèse de normalité, et sont des alternatives crédibles au test de Bartlett et au test de Fisher.

prov:wasDerivedFrom

wikipedia-en:Bartlett's_test?oldid=1086501069&ns=0

dbo:wikiPageLength

4010

foaf:isPrimaryTopicOf

wikipedia-en:Bartlett's_test