Két év kihagyás után október 25-én debütált a Ninja Warrior Hungary 3. évada a TV2-n. A nagyszabású vetélkedő azonban a korábbiaktól eltérően nem hetente, hanem naponta jelentkezett a csatornán. 4 hét és 20 epizód után azonban most véget ért a szezon. Végül két versenyző tudott mindhárom pályán végigmenni, így Harmat Chris és Gyömrei Máté kapott esélyt, hogy megmássza a Midoriyama tornyát. Végül egyikük sem tudott 30 másodperc alatt felmászni és megnyomni a gombot, így nem lett meg az első magyar ninja. Bejelentette a TV2 a Ninja Warrior 3. évadának premierjét | Media1. Harmat Chris viszont valójában feljutott és csak 1-2 másodperc kellett volna a gombnyomáshoz, ezért ő nyerte az idei szezont. Így 20 a millió forintos fődíjat ugyan nem kapta meg, de így is hazavitte a 10 millió forintos nyereményt. Ő nyerte a Sztárban sztár 8. évadát Vadonatúj török széria indul áprilisban az RTL Klubon 12. heti nézettség - Mindent vitt a Forma-1 második futama Mostantól nézhető az HBO legújabb és talán eddigi legjobb magyar sorozata Megújult az RTL Most és az RTL Most+ Vadonatúj, gasztro témájú magyar sorozat indul az RTL Klubon (x)
Filmgyűjtemény Megnézendő Kedvenc Legjobb Filmgyűjtemények megtekintése
A Mann Whitney U teszt jellemzői A Mann - Whitney U teszt egy nem paraméteres teszt, olyan mintákra alkalmazható, amelyek nem követik a normál eloszlást vagy kevés adattal rendelkeznek. A következő jellemzőkkel rendelkezik: 1. - Hasonlítsa össze a mediánokat 2. - Rendezett tartományokon működik 3. - Kevésbé erőteljes, vagyis a hatalom a nullhipotézis elutasításának valószínűsége, amikor valójában hamis. Nem-paraméteres eljárások: független két minta. Ezeket a jellemzőket figyelembe véve a Mann - Whitney U tesztet akkor alkalmazzák, ha: -Az adatok függetlenek -Nem követik a normális eloszlást -A H0 nullhipotézist akkor fogadjuk el, ha a két minta mediánja egybeesik: Ma = Mb -A H1 alternatív hipotézist akkor fogadjuk el, ha a két minta mediánja eltér: Ma ≠ Mb Mann - Whitney formula Az U változó a Mann - Whitney tesztben használt kontrasztstatisztika, amelyet a következőképpen határozunk meg: U = perc (Ua, Ub) Ez azt jelenti, hogy az U a legkisebb az Ua és az Ub közötti értékek közül, minden csoportra alkalmazva. Példánkban az egyes régiókra vonatkozna: A vagy B Az Ua és az Ub változókat a következő képlet alapján határozzuk meg és számoljuk ki: Ua = Na Nb + Na (Na +1) / 2 - Ra Ub = Na Nb + Nb (Nb +1) / 2 - Rb Itt a Na és az Nb értékek az A, illetve a B régiónak megfelelő minták nagysága, részükről pedig Ra és Rb rangösszegek hogy alább definiáljuk.
Nemparaméteres próbákat a Statistics → Nonparametric tests menüben találunk ( 13. 1. ábra). 13. 1: ábra Nemparaméteres próbák: Statistics → Nonparametric tests Két, független mintás Wilcoxon–Mann–Whitney próba Példánkban azt vizsgáljuk egy kétmintás próbával ( Statistics → Nonparametric tests → Two-samples Wilcoxon test…), hogy egy kísérletben, melyben enyhe vérszegénység vaskészítménnyel való kezelését tesztelték 10 kezelttel és 10 placebo-kontrollal, a kísérleti egyedeket a két csoportba véletlenszerűen besorolva, hogy a kezelt csoport hemoglobinszintje (g/dl) magasabb lett-e. A kontrollcsoportban az egyik mérés nem sikerült, ezért ott csak 9 érték van.? ( 13. Mann Whitney próba | SPSSABC.HU. 2. ábra, ). Ehhez meg kell adnunk a következőket: 13. 2: ábra Kétmintás Wilcoxon–Mann–Whitney próba: Statistics → Nonparametric tests → Two-samples Wilcoxon test… Groups (pick one) Csoportosító változó (2 szintű faktor lehet) Response variable (pick one) A vizsgálandó változó Az Options fülre kattintva megjelenő párbeszéd ablakban ( 13.
Számitása nehézkes volt, amig a statisztikai programcsomagok nem voltak hozzáférhetok. A gondolatmenet a következo: Elvégezzük a rangtranszformációt. Rangtranszformáció: Az összes adatot (a csoporthoz való tartozástól függetlenül) nagysága szerint sorba állítjuk, az adatok helyébe azok rangszámát helyettesítjük. Ha két, vagy több azonos adatot találunk, akkor azok helyébe az átlagos rangszámokat írjuk. Az így kapott rangszámokat az eredeti csoportokra szétbontjuk. Ez a transzformáció az eredeti megfigyeléseket az ordinális skálán fejezi ki. StatOkos - Nemparaméteres próbák. Ha a két csoport középértéke (mediánja) között nincs különbség ( azaz H 0 teljesül), akkor mind a két csoportban lesznek alacsony és magas rangszámú megfigyelések, és az átlagos rangszám értékek is közel azonosak lesznek. Ha H 0 -t elvetjük, akkor az egyik csoportban nagy valószínüséggel nagyobb lesz az átlagos rangszám, mint a másik csoportban. Ez az eljárás hatékonyabb, mint a t próba, ha a t próba feltételei nem teljesülnek. Ha pl. az adatok eloszlása ferde, nem csak elvileg helytelen a t próbát felhasználni, hanem a hibásan használt t próba téves következtetésekre is vezethet.
Általában az erősebb feltételezést alkalmazzák, hogy "a két eloszlás egyenlő". Ha növekvő sorrendbe rendezzük az elemeket, akkor minden egyén számára meghatározhatjuk rangját az így kialakított sorrendben. Van az összeg a soraiban elemeinek X. Megmutatjuk, hogy H 0 alatt az esemény ismert eloszlást követ, kis mintákra táblázva, és amely megközelítőleg egy körülbelül 20-nál nagyobb méretű minták átlagának és varianciájának Gauss-valószínűségi törvényével közelíthető meg. A teszt úgy épül fel, hogy összehasonlítjuk a ténylegesen kapott értéket ezzel az átlaggal és ezzel a szórással: így megbecsülhetjük ennek az értéknek a valószínűségét a nullhipotézis alapján, és így eldönthetjük, elutasítjuk-e ezt a nullhipotézist vagy sem. Kiszámoljuk az értéket:, amely, ha kisebb, mint 1, 96 (5% -os kockázat), elveti a két minta egyenlőségének H 0 hipotézisét. Végrehajtás a R és a "statisztika" könyvtár Python3 és a "" modullal Megjegyzések és hivatkozások ↑ (in) Frank Wilcoxon, " Egyéni összehasonlítások rangsorolási módszerek szerint ", Biometrics Bulletin (in), vol.
(reakcio $ zajos, reakcio $ csendes, alternative= 'greater', correct= FALSE, exact= FALSE, paired= TRUE) ## Wilcoxon signed rank test ## data: reakcio$zajos and reakcio$csendes ## V = 38. 0289 (TK. 17 példa) Több, független mintás Kruskal–Wallis-féle H-próba Példánkban azt vizsgáljuk ( Statistics → Nonparametric tests → Kruskal-Wallis test…), hogy négy terület mindegyikén 5-5 véletlenszerűen kiválasztott azonos méretű kvadrátban megszámolt pipacsok alapján, van-e különbség a négy terület között a pipacsok gyakoriságát tekintve. (@ref(). Ehhez meg kell adnunk a következőket (a területet faktorrá kell alakítani): 13. 6: ábra Kruskal–Wallis-féle H-próba: Statistics → Nonparametric tests → Kruskal-Wallis test… Groups (pick one) Csoportosító változó (faktor! ) A teszt outputjában megkapjuk a minta mediánokat, a Khi-négyzet statisztika ( chi-squared) értékét a hozzá tartozó szabadsági fokkal ( df) és a \(p\) -értéket ( p-value). tapply (pipacs $ megfigy, pipacs $ terulet, median, TRUE) ## 1 2 3 4 ## 14 28 8 48 (megfigy ~ terulet, data= pipacs) ## Kruskal-Wallis rank sum test ## data: megfigy by terulet ## Kruskal-Wallis chi-squared = 11.