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--- least-squares-adjustment:deformationanalysis [2022/04/24 11:25] – H0 hinzugefuegt Michael Lösler
+++ least-squares-adjustment:deformationanalysis [2022/04/24 11:28] – H0 hinzugefügt Michael Lösler
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 Die Größe dieses Deformationsparametervektors $\mathbf{\nabla}_k$ lassen sich wiederum auf Signifikanz prüfen. Analog zum Referenzpunkttest lauten die beiden Teststatistiken:
-$$ T_{prio,k} = \frac{\mathbf{\nabla}_k^T\mathbf{Q}_{\mathbf{\nabla\nabla},k}^{-1}\mathbf{\nabla}_k} {m\sigma_0^2} \sim F_{m,\infty}$$
+$$ T_{prio,k} = \frac{\mathbf{\nabla}_k^T\mathbf{Q}_{\mathbf{\nabla\nabla},k}^{-1}\mathbf{\nabla}_k} {m\sigma_0^2} \sim F_{m,\infty} | \mathrm{H}_0$$
 und
-$$ T_{post,k} = \frac{\mathbf{\nabla}_k^T\mathbf{Q}_{\mathbf{\nabla\nabla},k}^{-1}\mathbf{\nabla}_k} {m\hat{\sigma_0}^2} \sim F_{m,f}$$
+$$ T_{post,k} = \frac{\mathbf{\nabla}_k^T\mathbf{Q}_{\mathbf{\nabla\nabla},k}^{-1}\mathbf{\nabla}_k} {m\hat{\sigma}_0^2} \sim F_{m,f} | \mathrm{H}_0$$
-Die detektierte Veränderung gilt wiederum als signifikant, wenn die Teststatistik $T_k$ größer als das zugehörige Quantil der //F//-Verteilung ist.
+Die detektierte Veränderung gilt wiederum als signifikant, wenn die Nullhypothese $\mathrm{H}_0$ zu verwerfen und die Teststatistik $T_k$ größer als das zugehörige Quantil der //F//-Verteilung ist.