Критерий ранжирования это: Недопустимое название — Самая полная в Рунете энциклопедия интернет-маркетинга

Ранжирование. Механизм ранжирования. Релевантность как критерий

• Механизм ранжирования

• Релевантность как критерий ранжирования

Ранжирование – это процесс, результат которого пользователь видит, получая ответ поисковой системы на свой вопрос. Система получает и обрабатывает запрос, сортирует все, имеющиеся в своей базе данные, то есть производит ранжирование, и выдает результат. Выдача, как известно, представляет собой страницу или несколько, где в определенном порядке расположены ссылки, отвечающие на вопрос. Расположение всех сайтов в соответствующую цепочку и есть ранжирование.

Механизм ранжирования

Понимание механизма ранжирования дает ответ на вопрос, почему два приблизительно похожих на вид сайта, посвященных одной тематике, занимают в ответе системы настолько разные места. К примеру, один находится на первой строке – в топе, а другой вообще затерялся на третьей странице. Как поисковая система проводит ранжирование, чему отдает предпочтение, по каким признакам определяет “лучшую” релевантность – ответы на эти вопросы позволят участвовать в ранжировании с хорошим результатом и попаданием в ТОП – то есть первую десятку, выдачу на первой странице.

Все сайты, проиндексированные поисковой системой подпадают под ранжирование, если имеют страницы, отвечающие запросу. При этом каждая поисковая система проводит ранжирование по своим принципам. Результат этой разницы проявляется в том, что часто разные сайты попадают в первую десятку в разных поисковиках. В данном случае будут играть роли внешние и внутренние факторы ранжирования.

Релевантность как критерий ранжирования

Ранжирование происходит согласно релевантности сайта, которую каждая поисковая система понимает на свой лад. Есть два важных момента в определении релевантности, то есть соответствия сайта запросу.

Первый момент – смысловой, то есть содержательный. Содержательная релевантность извлекается из лексико-семантического анализа размещенного на сайте текста. Второй критерий – формальный. Это соответствие алгоритмам определения релевантности, которые внесены в программу поисковой системы. Результат ранжирования – не постоянная, а переменная величина. Сотрудники систем меняют алгоритмы, чтобы нерелевантные сайты не могли с помощью некорректных методов прорваться через заслон фильтров. Но если сайт пользуется доверием поисковой системы, то перемена алгоритма не обязательно изменит его место в выдаче.

Отдельно стоит сказать о ссылочном ранжировании сайта, которое зависит от количества и качества ссылок на данный сайт или данную страницу, ведущих с других сайтов, а также – от внутренней перелинковки. При ранжировании важно не только количество ссылок, но и их текст, возраст, расположение, стабильность, а также авторитетность ссылающегося сайта. Ссылочный фактор имеет значение при полном ранжировании.

Возможно, Вы бы хотели читать нас чаще, тогда вот наш Telegram

Добавьте «Нескучные технологии» в избранные источники

Источник

www. webeffector.ru

Читайте так же:

Применение моделей ранжирования проектов . Набор инструментов для управления проектами

Сбор исходной информации. Подобно другим методам, модели ранжирования опираются на основные шаги процесса выбора проекта (см. врезку «Фундаментальный процесс выбора проектов»). Чтобы быть полностью функциональными и осмысленными, модели требуют наличия списка проектов-кандидатов, из которого будет производиться отбор. В реальности такое «меню» сопровождается следующей информацией, имеющей надлежащее качество:

• проектное предложение;

• стратегические и тактические планы;

• историческая информация.

Поскольку модели призваны помочь организации максимизировать ценность выбранного портфеля проектов, нужно понимать, какие цели компании поддерживает каждый конкретный проект. Хотя эти цели описаны в стратегических и тактических планах организаций, проектные предложения привносят в проекты свою специфику. Чтобы принимать более качественные решения, необходимо полагаться также и на историческую информацию – сведения о принятых в прошлом решениях по отбору и исполнению проектов. При наличии такой исходной информации становится возможной выработка адекватных критериев отбора проектов.

Выбор адекватных критериев. Одна из основных причин не удачного применения моделей ранжирования проектов – конструирование этих моделей на основе неадекватных критериев. Следовательно, ключ к успешному применению моделей ранжирования состоит в составлении надлежащего списка критериев оценки, который будет отражать стратегическую финансовую, техническую и поведенческую ситуации компании. Проблема часто заключается в преодолении соблазна разработать детальный и, как следствие, громоздкий список критериев, который становится неуправляемым. Сужение пространства критериев до нескольких жизненно важных, действительно имеющих значение весьма затруднительно, особенно если список критериев, подлежащий прореживанию, поначалу выглядит обманчиво длинным. Рассмотрим, например, врезку «Критерии, которые должны быть учтены при отборе проектов»: для эффективного использования большинство критериев требует разбиения на более конкретные элементы (см. пример разбиения на 19 конкретных критериев в табл. 2.2). В дальнейшем это может создать проблему привязки к немногим жизненно важным критериям. Реальность данной проблемы подтверждается опытом ряда компаний, в которых модели выходят из употребления из-за того, что содержат свыше 50 критериев. Более мудрый подход, практикуемый некоторыми ведущими компаниями, состоит в создании первоначального списка и периодическом его прореживании с целью уменьшения количества критериев.

Построение модели ранжирования проектов. Чтобы построить модель, нужно определить следующее:

• форму модели с указанием конкретных категорий критериев или факторов;

• величину и важность критериев;

• способы измерения критериев.

Первым делом установим форму модели. «Обобщенная» модель ранжирования проектов может выглядеть так:

В данной модели символы A, B, C, D, E, F, G представляют собой критерии, которые должны быть включены в определение ранжирования проектов. Величина каждого критерия для данного проекта подставляется в форму. Символы a, b, c, d, e, f, g – весовые коэффициенты, присвоенные каждому критерию. Согласно данной модели критерии, находящиеся в числителе, – это преимущества, в то время как критерии, стоящие в знаменателе, – недостатки. Критерии и соответствующие весовые коэффициенты устанавливаются руководством, значения критериев определяются спецификой проекта и обычно присваиваются командой проекта.

ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЙ ПРОЦЕСС ВЫБОРА ПРОЕКТОВ

Какие типы проектов являются проектами/кандидатами (например, проекты разработки продуктов, выхода на рынок, капитального строительства, непрерывного совершенствования и т. д.)? Этот вопрос задается на начальных шагах процесса отбора проектов (рис. 2.2). Затем создается «меню» проектов/кандидатов, после чего начинается процесс выработки адекватных критериев. Цель данного процесса – включить факторы, которые помогают максимизировать ценность портфеля проектов для компании.

К этому моменту уже должны быть известны такие ограничения, как бюджет, обеспечение персоналом и т. д. Важно убедиться, что приняты во внимание соображения политики и стратегические планы (в частности, поддержка существующих продуктов или сооружение новой фабрики). Полученные критерии будут включены в состав инструмента отбора проектов, используемого для принятия решений о том, какие проекты из «меню» следует выбрать для инициации или продолжения.

КРИТЕРИИ, КОТОРЫЕ ДОЛЖНЫ БЫТЬ УЧТЕНЫ ПРИ ОТБОРЕ ПРОЕКТОВ

Критерии (или факторы), которые являются уместными при отборе проектов, зависят от типа проектов и конкретной проектной ситуации. Например, при отборе проектов в сфере НИОКР обычно рассматриваются приводимые ниже критерии (данный список носит рекомендательный характер и не является исчерпывающим).

Хотя многие из этих критериев могут быть использованы при отборе проектов различных типов, важно включить в анализ все критерии, которые применимы к вашей проектной ситуации.

Данная модель использует три категории критериев:

• доминирующие критерии (например, A) – факторы, которые имеют столь высокую важность, что если они равны нулю, общий балл также должен быть равен нулю. Пример: факторы, которые должны быть включены в модель, могут представлять собой меры производительности, такие как эффективность или общий результат. Если мера производительности проекта равна нулю, такой проект следует полностью дисквалифицировать вне зависимости от других его достоинств;

• взаимозаменяемые критерии (B, C, D, E) – факторы, которые способны заменять друг друга при выполнении следующего условия: уменьшение по одному критерию является приемлемым, если оно сопровождается достаточным увеличением по другому критерию. Например, проектировщик может выбирать между надежностью и ремонтопригодностью до тех пор, пока «стоимость владения» остается постоянной. В этом случае весовые коэффициенты должны отражать относительную стоимость увеличения надежности и упрощения обслуживания. Расходы F показаны как отдельный критерий, который уместен по отношению к любым проектам. Данный критерий может быть далее подразделен на категории расходов: заработная плата, материалы, коммунальные услуги, отгрузка и транспортировка – если между этими категориями существует взаимозаменяемость (допустим, использование более дорогих материалов с целью экономии расходов на оплату труда). В противном случае компоненты расходов должны просто суммироваться и рассматриваться как единый фактор;

• необязательные критерии – факторы, которые применимы не ко всем проектам. Если они присутствуют, они должны влиять на итоговый балл, если отсутствуют – не должны. Следует отметить, что как расходы, так и выгоды могут включать необязательные факторы. Например, E в формуле представляет выгоду, которая может и не рассматриваться в некоторых проектах. Ее следует учитывать в итоговой оценке только в случае применимости к данному проекту. Это может быть такой критерий, как простота повседневного использования, который не применим к проектам, направленным на производственные процессы. Критерий G в формуле представляет собой «необязательные» расходы: как правило, это тип стоимости, который определяет, что доступность некоторого конкретного ресурса является более важным фактором, чем сопутствующие дополнительные расходы. Например, доступность таких ресурсов, как испытательные установки, суперкомпьютер или носитель дефицитного навыка, скажем квалифицированный программист, может быть ограничена. В подобном случае часы работы или иная мера использования должна рассматриваться отдельно от денежного выражения стоимости и применяться только по отношению к проектам, требующим наличия данного ресурса.

Второй вопрос – величина и важность критериев. Как только формула модели определена, разработчикам следует разграничить величину и весовой коэффициент критерия. В предыдущей формуле B, C, D – величины соответствующих факторов конкретного проекта, в то время как b, c, d – весовые коэффициенты, назначенные этим факторам, которые отражают важность, присвоенную им принимающим решение лицом. В случае взаимозаменяемых факторов отношение b/c представляет собой показатель взаимозаменяемости между факторами B и C. Если B уменьшается на единицу, то C должен возрасти как минимум на величину b/c, чтобы сумма данных факторов осталась постоянной или возросла. Иными словами, менеджер, принимающий решение, волен жертвовать одним фактором в пользу другого в соответствии с их весами до тех пор, пока полная сумма остается постоянной или возрастает.

Для определения ранжирования проектов в табл. 2.2 (столбец «Элемент») использована простая модель, описываемая формулой:

Общий балл = B + C + D.

Здесь общий балл равен сумме B, C и D, то есть сумме значений таких соответствующих им критериев, как уникальные функциональные характеристики продукта или техническая сложность (см. табл. 2.2).

Наконец, третий вопрос, требующий решения, – это вопрос измерения критериев. Некоторые критерии (такие как расходы и прибыли) поддаются объективному измерению, другие (такие как вероятность успеха и стратегическая важность) не поддаются и потому должны быть получены на основе суждения. Модели ранжирования могут легко включать в себя объективные и субъективные (определяемые на основе суждения) критерии. Хорошо, если субъективные критерии оцениваются по шкале, «проградуированной» в ключевых фразах, – это обеспечит единообразную оценку данного фактора для каждого из проектов. Оценки следует выполнять в пределах какой-либо удобной шкалы, например 10-балльной (см. врезку «Пример шкалы для измерения величины критерия “Доступность носителей навыков”»). Такая шкала должна быть разработана для каждого критерия, требующего субъективной оценки (см. табл. 2.2). Объективные факторы (в частности, стоимость) могут быть измерены непосредственно, что избавляет от необходимости использования подобной шкалы.

Большинство моделей ранжирования проектов имеют более сложное представление, чем простая сумма критериев. Предположим, в оценку нужно включить такие факторы, как вероятность успеха, отдача и стоимость. Предположим далее, что мы готовы к поиску компромисса между отдачей и вероятностью успеха (иными словами, мы согласны принять проект с меньшей вероятностью успеха, если он сулит достаточно высокую финансовую отдачу) и расцениваем отдачу как критерий, вдвое более важный, чем вероятность успеха или стоимость. Вероятность успеха и отдача представляют собой преимущества, в то время как стоимость – это расход, а значит, недостаток. В данном случае модель ранжирования проектов будет выглядеть следующим образом:

Приведенная более сложная модель будет далее использоваться для оценки проектов, показанных в табл. 2.6. Разработчик модели ранжирования проектов волен включить в нее любые значимые факторы и присвоить им веса или коэффициенты для отражения их относительной важности.

Ранжирование проектов. После того как определены критерии, выбрана формула, описывающая модель, установлены весовые коэффициенты и заданы измерительные шкалы, можно приступать к ранжированию проектов-кандидатов. Следует иметь в виду, что хотя менеджер, принимающий решение, должен получить у руководства информацию о критериях и их относительных весах, действие это выполняется единожды. Специфические и относящиеся к конкретным проектам данные в большинстве случаев предоставляются теми, кто предлагает эти проекты. Такие данные бывают объективными (например, стоимость, количество рабочих часов, использование станков) или представляют собой рейтинги в соответствии со шкалами, установленными ответственным менеджером. В некоторых случаях проектно-специфические данные могут быть получены не от тех, кто предлагает проект, а из альтернативных источников. Например, информацию о вероятности рыночного успеха или финансовой отдаче легче узнать в отделе маркетинга, чем в отделе НИОКР. Таким образом, хотя проектно-специфические данные нужно получать по каждому конкретному проекту, подлежащему ранжированию, сами критерии и их весовые коэффициенты должны оставаться неизменными до тех пор, пока руководство не примет решения об их пересмотре.

В большинстве случаев проектные данные имеют вид чисел, выраженных в некоторых единицах измерения и отличающихся по величине: вероятность в виде десятичной дроби меньше единицы, денежная стоимость в виде положительного числа, оценка по той или иной шкале в виде целого числа и т. д. Все эти значения необходимо привести к общему диапазону. Рассмотрим табл. 2.6, в которой изображен портфель, сформированный из предложенных проектов. Величины критериев по модулю варьируются в диапазоне от трех знаков слева от запятой до двух знаков справа от нее. Проектные данные принято стандартизировать путем вычитания из значения каждого критерия для каждого проекта его значения, усредненного по всем проектам, с последующим делением полученной разности на стандартное отклонение значения по каждому проекту. В терминах табл. 2.6 это означает вычитание из каждого значения столбца некоторого среднего для данного столбца значения, а затем деление полученной разности на стандартное отклонение для этого же столбца. После того как проектные данные загружены в электронную таблицу, процесс стандартизации становится тривиальным. Он выполняется одинаково легко как для десяти проектов, так и для тысячи.

ПРИМЕР ШКАЛЫ ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ ВЕЛИЧИНЫ КРИТЕРИЯ «ДОСТУПНОСТЬ НОСИТЕЛЕЙ НАВЫКОВ»

10. Все навыки имеются в достаточном объеме (с запасом).

9. Все навыки доступны в необходимом объеме (без запаса).

8. Все технические навыки доступны.

7. Большинство профессиональных навыков доступно.

6. Необходима некоторая переподготовка носителей технических навыков.

5. Необходима некоторая переподготовка носителей профессиональных навыков.

4. Необходима существенная переподготовка носителей технических навыков.

3. Необходима существенная переподготовка носителей профессиональных навыков.

2. Все носители технических навыков должны быть наняты.

1. Все носители технических навыков и некоторые носители профессиональных навыков должны быть наняты.

0. Все носители технических и профессиональных навыков должны быть наняты.

Предположив, что значения критериев, относящиеся к конкретным проектам, имеют приблизительно нормальное распределение, можно ожидать, что результатом такой операции будет стандартизованная величина, распределенная в диапазоне от – 3 до +3. Этот диапазон следует преобразовать в диапазон положительных величин. Если какое-либо из значений в таблице изначально равно нулю, стандартизованное значение также должно быть равно нулю. Для соблюдения данного требования необходимо ко всем значениям критерия в столбце прибавить абсолютную величину наиболее отрицательного значения данного критерия, получившегося после вышеописанной процедуры вычитания и деления. В результате будут получены стандартизованные величины, находящиеся в диапазоне от 0 приблизительно до +6. Если ни одно из первоначальных значений не равнялось нулю, к каждому значению нужно сначала прибавить 1, а затем – абсолютную величину наиболее отрицательного значения данного критерия. Это даст нам набор стандартизованных величин, укладывающихся в диапазон приблизительно от +1 до +7. Затем данные стандартизованные величины должны быть подставлены в формулу модели. Далее каждый проект получает балльную оценку, основанную на относительных весах, которые установлены руководством, и проектно-специфических данных, которые предоставлены теми, кто предлагает этот проект (и, возможно, другими подразделениями).

В табл. 2.3 показаны результаты применения вышеописанной модели к стандартизованным оценкам из табл. 2.6. Строки таблицы переупорядочены по убыванию общей оценки. Если стандартизованные значения загружаются в электронную таблицу, процесс вычисления становится тривиальным. Переупорядочивание строк таблицы в соответствии с убыванием общего балла также легко выполняется в электронной таблице. В нашем примере проект 4 имеет наивысшую оценку. Другие проекты ранжируются в соответствии со своими оценками. Следующим шагом могло бы стать утверждение проектов на выполнение – для этого нужно двигаться от начала списка вниз до тех пор, пока не будет исчерпан бюджет. Следует отметить, что различие оценок проектов 8 и 1 проявляется лишь в третьей значащей цифре. Поскольку исходные данные имели точность лишь в одну-две значащие цифры, к подобному различию не стоит относиться серьезно.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.

Рейтинг

на основе критериев оценки развития — Eval Academy

Эта статья имеет рейтинг:

Оценка развития широко применяется и является предпочтительным вариантом для программ, которые решают сложные проблемы, такие как бедность и бездомность. Растет объем литературы по Оценка развития (Германия) , и все больше и больше оценщиков используют этот подход (включая меня!).

Последние полгода мы с коллегами занимаемся DE. Мы помогли клиенту принять важные решения, используя несколько инструментов оценки, включая опросы, обзоры документов и ранжирование на основе критериев (CBR).

В этой статье я объясню, что такое ранжирование на основе критериев и как мы использовали его в оценке развития.

Что такое ранжирование на основе критериев?

CBR — это гораздо более простая форма многокритериального подхода к принятию решений, которая исходит из операционных исследований, дисциплины, которая занимается разработкой и применением передовых аналитических методов для улучшения процесса принятия решений.

И CBR, и многокритериальный подход к принятию решений оценивают несколько и часто противоречащих друг другу вариантов, таких как стоимость и качество. Например, в системе здравоохранения, финансируемой государством, при сравнении преимуществ нового лекарства с существующим положением лица, принимающие решения, должны взвесить пользу для здоровья и экономический эффект от обоих вариантов. Трудно напрямую сравнивать затраты и эффективность. CBR позволяет нам иметь окончательный числовой номер (ранг) с учетом обоих критериев.

В рамках проекта DE мы поддерживаем команду общественных лидеров, которые стремятся улучшить услуги для пожилых людей в городе. Решение, с которым они столкнулись, было следующим: из множества проблем и задач, с которыми сталкиваются пожилые люди, какие из них следует отдать приоритет проекту и использовать в своей стратегии взаимодействия ? Чтобы ответить на этот вопрос, мы сначала завершили обзор документов и литературы и определили 20 приоритетных областей.

Затем мы помогли им еще больше сузить приоритетные области, используя простую форму CBR.

Как использовать ранжирование на основе критериев в оценке развития

В CBR, , первым шагом является определение соответствующих критериев, которые вы хотели бы использовать . В приведенном выше примере со здравоохранением влияние на состояние здоровья (т. е. выживаемость и качество жизни) и на стоимость медицинской помощи (т. е. стоимость лекарств и расчетная экономия будущих затрат на здравоохранение) можно использовать для сравнения нового и прежнего. наркотики статус-кво, и получить окончательный счет.

Далее идет присвоение значения каждому критерию . Для нашего проекта DE заинтересованные стороны выбрали такие критерии, как справедливость, осуществимость, срочность и потенциал для совместных действий, и они решили, что каждый из критериев одинаково важен, поэтому им был присвоен одинаковый вес. Однако, в зависимости от приоритета проекта ЦЭ, некоторым критериям может быть присвоено более высокое значение, если определено, что они имеют более высокое значение по сравнению с другими критериями.

Последним шагом в CBR является присвоение числовых значений для определения ранга . На этом этапе участники индивидуально оценивают каждое из приоритетных направлений по разным критериям.

Для нашего проекта DE, используя платформу для онлайн-опросов, мы попросили заинтересованные стороны оценить 20 приоритетных областей от низкого до высокого, используя четыре критерия, показанные ниже.

Мы завершили анализ, и результаты оказались неожиданными. Из 20 приоритетных областей те, которые, по мнению заинтересованных сторон, обязательно должны были занять первое место в списке, получили более низкий рейтинг, и наоборот. Эти результаты показывают, что тематические области, которые часто привлекают внимание, не обязательно являются приоритетными при использовании общих принципов (критериев).

Ранжирование на основе критериев — это один из инструментов, который оценщики могут использовать для содействия критическому мышлению и определенного уровня точности при принятии решений, оценке развития и других видах оценок.

Ознакомьтесь с другими нашими статьями об оценке развития здесь и здесь . Если вы использовали CBR в своей оценочной работе, расскажите нам об этом в комментариях.

Поддержка UseYerusalem Tessera 12 апреля 2022 г. оценка развития, ранжирование на основе критериевКомментарий

0 лайков

[PDF] Использование рангов в однокритериальном дисперсионном анализе

• title={Использование рангов в однокритериальном дисперсионном анализе},
  автор = {Уильям Х. Крускал и Уилсон Аллен Уоллис},
  journal={Журнал Американской статистической ассоциации},
  год = {1952},
  объем={47},
  страницы = {583-621}
  }
  • W. Kruskal, W. A. ​​Wallis
  • Опубликовано 1 декабря 1952 г.
  • Математика
  • Журнал Американской статистической ассоциации выборки из одной и той же совокупности могут быть получены путем ранжирования наблюдений от 1 до Σn i (присваивая каждому наблюдению в группе связей среднее значение привязанных рангов), находя C сумм рангов и вычисляя статистику H. При сформулированной гипотезе H распределяется примерно как χ2(C – 1), если только выборки не слишком малы, и в этом случае необходимы специальные приближения или точные таблицы…

    View Via Publisher

    People. ucalgary.ca

    Проверка независимости без распределения с образцом парных наблюдений

    • G. J. Glasser

    • Математика

    • 1962

    АБДИТЕЛЬНА. гипотеза о том, что одинаково распределенные парные наблюдения независимы, может быть основана на тестовой статистике D, которая измеряет вариацию между…

    Новый ранговый тест для задачи K-образца

    • А. Барбур, Д. И. Картрайт, Дж. Б. Доннелли, Г. Иглсон

    • Математика

    • 1985

    сумма сравнений между каждым лечением и остальными вариантами лечения вместе взятыми, или как…

    Эмпирическое сравнение двух типов ранговых тестов для C-образца prgbteh в одномерном и двумерном случаях

    • C. F. Smit

    • Математика

    • 1976

    Моделируется практическое применение двух типов ранговых критериев для задачи c–выборки (в одномерном и двумерном случаях). Известные тесты Пури-Сена (основанные на рангах всех…

    Ковариации двух выборочных статистических сумм рангов

    • П. Трайона

    • Математика

    • 1972

    sum Manrank-Wilcohionxnx 9000x статистические данные, рассчитанные для некоторых или всех с(с 1)/2 пар выборок из с популяций, использовались при проверке нулевой гипотезы об однородности…

    О некоторых многовыборочных критериях перестановки, основанных на классе U-статистики , масштаб и проблемы ассоциации. Эти U-статистики не обязательно должны быть функциями исключительно…

    Уилкоксон, галстуки и компьютер

    • Дж. Клотц

    • Математика, информатика

    • 1966

    К сожалению, при размерах выборки от малых до средних не было обнаружено последовательного улучшения по сравнению с простой нормальной аппроксимацией, а неустойчивый характер как значений, так и скачков распределения, по-видимому, исключает любую хорошую, гладкую аппроксимацию. в небольших выборках.

    Расширение критерия k-выборки Андерсона-Дарлинга для произвольных размеров разделов пространства выборки

    • О. Тас, Дж. Оттой

    • Математика

    • 2004

    В этой статье мы сначала показываем, что критерий Андерсона-Дарлинга с k-выборкой в ​​основном представляет собой среднее значение статистики Пирсона в 2 × k таблицах непредвиденных обстоятельств, которые индуцируются основанными на наблюдениях разбиениями…

    -набор процедур выборки для зонтичных альтернатив в условиях m-выборки

    установить…

    Псевдоранги: лучший способ ранжирования?

    • Г. Циммерманн, Э. Бруннер, В. Бранат, Мартин Хапп, А. Батке

    • Информатика

      Американский статистик

    • 2021

    группы, и даются некоторые рекомендации относительно выбора того или иного подхода в отношении интерпретируемости и обобщаемости результатов.

    K-выборочные ранговые тесты для зонтичных альтернатив

    • Г. А. Мак, Д. Вулф

    • Математика

    • 1981

    формы F 1 (x) ≥ ··· ≥ Fl(x) ≤ ··· ≤ Fk (x) для всех x, хотя бы с одним…

    Тест проскальзывания выборки $k$ для экстремальной совокупности

    • Ф. Мостеллер

    • Математика

    • 1948

    Предлагается тест для определения того, сместилась ли одна из k популяций вправо относительно остальных при нулевой гипотезе о том, что все популяции непрерывны и идентичны. Процедура заключается в…

    Таблицы вероятностей для индивидуальных сравнений методами ранжирования.

    • F. Wilcoxon

    • Математика

    • 1947

    состоит…

    Значимость разницы между средними без ссылки на функцию распределения частот

    • Л. Фестингер

    • Математика

      Психометрика

    • 1946

     9017 функция в родительской популяции является производной и может безопасно использоваться с любым типом распределения.
     Непараметрический статистический вывод 
     J. Wolfowitz
     Математика
     1949
     в решении множества нерешенных проблем непараметрического вывода.
     Непараметрический метод тестирования k выборок 
     П. К. Кришна Айер
     Математика
     1951
     Pitman1, Wald and Wolfowitz2, Dixon3 и другие предложили непараметрические методы проверки нулевой гипотезы двух выборок. Недавно я использовал 4 подобных метода для тестирования k образцов.
     Непротиворечивость и несмещенность некоторых непараметрических критериев 
     Э. Леманн
     Математика
     1951
     задачи, для гипотезы о независимости и для гипотезы о…
     Индивидуальные сравнения с помощью методов ранжирования 
     Ф. Уилкоксон
     Математика
     1945
     Сравнение двух вариантов лечения обычно попадает в одну из следующих двух категорий: каждый из двух подходов, которые не являются парными, или (b) мы можем…
     Класс статистики с асимптотически нормальным распределением 
     W. Hoeffding
     Математика
     1948
     Пусть X 1 …, X n — n независимых случайных векторов, X v = , а Φ(x 1 …, x m ) — функция m(≤n) векторов .