рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Критерии статистических гипотез

Критерии статистических гипотез - раздел Математика, Математическая cтатистика Если Мы Пытаемся Решить Некоторую Статистическую Задачу, То В Большинстве Слу...

Если мы пытаемся решить некоторую статистическую задачу, то в большинстве случаев нам придется заниматься не столько математическими выкладками и числовыми расчетами, сколько принимать решение – какую из выдвинутых нами же статистических гипотез принять (или – какую из них отвергнуть).

Так вот, решающее правило, согласно которому мы будем действовать, принято называть статистическим критерием. К сожалению, не существует единого, универсального критерия значимости ­– их приходится разрабатывать в теории и использовать на практике применительно к особенностям конкретных задач.

Вместе с тем, любому критерию значимости присуще одно и то же свойство – во всех случаях мы не получим категоричного указания на “истинную” гипотезу, прямого ответа на вопрос ­– какую из гипотез нам принять.

Еще более непривычным для человека с навыками искать и находить ответы в расчетных задачах, будет сама форма ответа на вопрос о сравнении гипотез Њ0 и Њ1 – например, в таком виде "если отбросить нулевую гипотезу, то вероятность ошибки такого действия не превосходит 3 % ".

Дальше уже наше дело, принять или отвергнуть ту или иную гипотезу – теория большего дать не в состоянии. Надо понять различие между выделенным утверждением и вроде бы аналогичным ­– "вероятность верности гипотезы Њ1 составляет 97%" . Все между тем очень просто – вычислить возможно только вероятность ошибочности Њ0 и не более того!

Пусть мы интересуемся симметрией обычной монетки и собираемся проводить эксперименты ­– подбрасывать её и фиксировать результаты. Выдвинем гипотезу – монета симметрична. Если мы собираемся произвести N подбрасываний и по их итогам проверить гипотезу, должны просчитать вероятности выпадения 0, 1, 2 и т.д. до N “гербов”. Конечно, можно выполнить расчеты и после окончания опыта ­– всё равно это будут априорные вероятности по своей сути.

Проиллюстрируем это на рассмотренной ранее ситуации 8 экспериментов с монеткой. Предположим, что частости появления возможных исходов уже вычислены – в таких случаях говорят о наличии выборочного распределения вероятностей. Для нашего эксперимента такое распределение имеет вид:

Таблица 4–1

Число наблюдений гербов k
Вероятность P(X =k) в 1 / 256
Вероятность P(X £k) в 1 / 256

Если мы в результате эксперимента получили сумму гербов S = 1, то вероятность наблюдать такую сумму (и менее вероятное значение S=0) составляет для симметричной монетки P(S <2) = (1+8) / 256 @ 0.036. Можно, однако, рассуждать и иначе. Ведь мы наблюдали в том же опыте 7 появлений “решки”. Вероятность наблюдать такое и менее вероятное число 8 составляет точно столько же – P(S>6) = (1+8) / 256 @ 0.036. Осталось построить решающее правило ­– критерий для принятия окончательного решения в отношении выдвинутых гипотез (основной Њ0 и альтернативной Њ1).

Заметим, что при выдвинутой нами основной гипотезе Њ0:(p=q) альтернативную гипотезу можно выдвигать по разному:

Њ1: (p#q)– монета несимметрична, ненаправленная гипотеза, требующая использования двухсторонних вероятностей;

Њ1: (p<q)– монета несимметрична и при этом “герб” легче, направленная гипотеза, достаточно односторонних вероятностей.

Применим оба приема построения критерия в условиях нашего примера.

· Нулевая гипотеза Њ0: (p=q). Альтернативная гипотеза Њ1: (p#q).

Уровень значимости a=0.05. Итог наблюдений при N=8: S= 1 .

Вероятность такого итога при условии, что нулевая гипотеза верна составляет

P(S<2)+ P(S>6) @ 0.072, т.е. больше порогового значения

Решение: нулевую гипотезу не отвергаем, монетку считаем симметричной.

 

· Нулевая гипотеза Њ0: (p=q). Альтернативная гипотеза Њ1: (p<q).

Уровень значимости a=0.05. Итог наблюдений при N=8: S= 1 .

Вероятность такого итога при условии, что нулевая гипотеза верна составляет P(S<2) @ 0.036, т.е. меньше уровня значимости.

Решение: нулевую гипотезу отвергаем, монетку считаем направленно несимметричной.

Возможно у вас возникло сомнение в части первого способа оценки статистических гипотез – ведь герб наблюдался всего один раз из восьми и, тем не менее, гипотеза о симметрии монетки не отбрасывается.

На самом деле всё правильно и обосновано ­– смысл нулевых гипотез Њ0 в первом и втором случае, несмотря на формальную тождественность, не одинакова. Суть дела заключена в формулировке альтернативных гипотез Њ1.

В первом случае Њ1 охватывает два события (p>q) или (p<q), а значит это более жесткое предположение. Во втором случае Њ1 связана только с одним событием (p<q), а значит она мягче, требует меньшего количества информации для признания ее истинной.

 

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Математическая cтатистика

На сайте allrefs.net читайте: "Математическая cтатистика"

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Критерии статистических гипотез

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Основные определения
Несмотря на многообразие используемых в литературе определений термина “статистика”, суть большинства из них сводится к тому, что статистикой чаще всего называют науку, изучающую методы сбора и

Вероятности случайных событий
Итак, основным “показателем” любого события (факта) А является численная величина его вероятности P(A), которая может принимать значения в диапазоне [0…1] - в зависимости от того, насколько это соб

Шкалирование случайных величин
Как уже отмечалось, дискретной называют величину, которая может принимать одно из счетного множества так называемых “допустимых” значений. Примеров дискретных величин, у которых есть некоторая имен

Законы распределений дискретных случайных величин.
Пусть некоторая СВ является дискретной, т.е. может принимать лишь фиксированные (на некоторой шкале) значения X i. В этом случае ряд значений вероятностей P(X i)для

Односторонние и двухсторонние значения вероятностей
Если нам известен закон распределения СВ (пусть – дискретной), то в этом случае очень часто приходится решать задачи, по крайней мере, трех стандартных типов: · какова вероятность того, чт

Моменты распределений дискретных случайных величин.
Итак, закон распределения вероятностей дискретной СВ несет в себе всю информацию о ней и большего желать не приходится. Не будет лишним помнить, что этот закон (или просто – распределение

Распределения непрерывных случайных величин
До этого момента мы ограничивались только одной “разновидностью” СВ – дискретными, т.е. принимающими конечные, заранее оговоренные значения на любой из шкал Nom, Ord, Int или Rel . Но теор

Нормальное распределение
Первым, фундаментальным по значимости, является т.н. нормальный закон распределения непрерывной случайной величины X, для которой допустимым является любое действительное числовое значение.

Распределения выборочных значений параметров нормального распределения
Пусть у нас имеется некоторая непрерывная случайная величина X ,распределенная нормально с математическим ожиданием m и среднеквадратичным отклонением s. Если мы имеем n наблюдений

Парная корреляция
Прямое толкование термина "корреляция" — стохастическая, вероятная, возможная связь между двумя (парная) или несколькими (множественная) случайными величинами. Выше говорилось о

Множественная корреляция
В ряде случаев статистического анализа приходится решать вопрос о связях нескольких (более 2) СВ или вопрос о множественной корреляции. Пусть X, Y и Z – случайные величины, имеющие математ

Понятие статистической гипотезы
Как уже отмечалось, основным занятием статистика–прикладника является чаще всего решение вопроса о том, что и как можно извлечь из наблюдений над случайной величиной (выборочных её значений) для по

Ошибки при проверке статистических гипотез
    Рис.4–1   Выби

Оценка наблюдений при неизвестном законе распределения
Какова цель наблюдений над случайной величиной; для чего используются результаты наблюдений; где, как и для чего применить возможности теории вероятностей и прикладной статистики? Ответы на эти, пр

Оценка параметров нормального распределения
Нередки случаи, когда у нас есть некоторые основания считать интересующую нас СВ распределенной по нормальному закону. Существуют специальные методы проверки такой гипотезы по данным наблюдений, но

Оценка параметров дискретных распределений
В ряде случаев работы с некоторой дискретной СВ нам удается построить вероятностную схему событий, приводящих к изменению значений данной величины. Иными словами ­– закон распределения нам известен

Выборочные распределения на шкале Nom
Напомним, что случайная величина X, принимающая одно из n допустимых значений A, B, C и т.д. имеет номинальную шкалу тогда, когда для любой пары этих значений применимы только понятия “равно” или “

Случай многозначной случайной величины
Существует достаточно обширный класс задач со случайными величинами, распределенными на номинальной шкале с тремя и более допустимыми значениями. В таких задачах обычно используется все то

Методы вычисления моментов распределений
При вычислении моментов распределения случайных величин полезно использовать некоторые удобные (как для прямого расчета, так и для составления компьютерных программ) выражения.  

Алгоритмы простейших статистических расчетов
Несмотря на относительную простоту, статистические расчеты требуют значительных затрат времени, повышенного внимания и, связанного с этим риска ошибок. Кроме того, в большинстве случаев практики по

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги