200 likes | 474 Views
Hipotezi ų tikrinimas. Hipotezių užrašymas H 0 - nulinė hipotezė,t.y . spėjimas; H a - alternatyvioji hipotezė. Hipotezių tikrinimo klaidos. Reikšmingumo lygmuo. Reikšmingumo lygmeniu α vadinama pirmos rūšies klaidos tikimybė, t.y. tikimybė, kad atmesime teisingą hipotezę.
E N D
Hipotezių užrašymasH0- nulinė hipotezė,t.y. spėjimas; Ha- alternatyvioji hipotezė
Reikšmingumo lygmuo • Reikšmingumo lygmeniu α vadinama pirmos rūšies klaidos tikimybė, t.y. tikimybė, kad atmesime teisingą hipotezę. • Tada 1- α- tikimybė,kad teisingą hipotezępriimsime. • Tradiciniai reikšmingumo lygmenys α=0,1; α=0,05; α=0,01. • Reikšmingumo lygmuo parodo mūsų pasirinktą teisės suklysti laipsnį.
Statistinis kriterijus • Taisyklė, pagal kurią iš imties rezultatų darome išvadą apie hipotezės teisingumą ar klaidingumą vadinama statistiniu kriterijumi. • Statistinis kriterijus tuo geresnis, kuo mažesnės abiejų rūšių klaidų tikimybės
Kritinė sritis • Priimti ar atmesti hipotezę sprendžiama atsižvelgus į parametro įverčio realizaciją. Jei įverčio realizacija patenka į skaičių aibę, tenkinančią tam tikras sąlygas, hipotezė atmetama. Ta aibė vadinama kritine sritimi. • Priešinguatveju hipotezė priimama. • Skaičiai, kurie atskiria kritinę sritį nuo hipotezės neatmetimo srities vadinami kritinėmis reikšmėmis. • Kritinės reikšmės išreiškiamos atitinkamų skirstinių kvantiliais.
Hipotezės tikrinimo algoritmas • 1. Suformuluojamos nulinė ir alternatyvioji hipotezės. • Parenkamas reikšmingumo lygmuo α. • Hipotezei tikrinti parenkama statistika • Randamos kritinės reikšmės, kritinė sritis, hipotezės priėmimo sritis. • Pagal imties duomenis apskaičiuojama stebėtoji statistikos reikšmė uimtir priimamas statistinis sprendimas.
Hipotezės apie normaliojo skirstinio vidurkį tikrinimas. X~N(μ,σ)
Šiuo atveju su 1-α tikimybe galime teigti, kad nulinė hipotezė atmetama (priimama alternatyvi hipotezė)
Hipotezė apie dviejųnormaliųjų skirstinių palyginimą Stebime du nepriklausomus atsitiktinius dydžius X ir Y, tarkime, vidurkiai a1 ir a2 nežinomi. Nulinė hipotezė tikrinama, taikant reikšmingumo kriterijų (skaitiklyje rašoma didesnioji dispersija) Kritinė sritis nulinė hipotezė neatmetama
Pavyzdys. Du automatai fasuoja druską pakeliais po 1 kg. Atsitiktinai atrenkame 20 pakelių, išfasuotų pirmuoju automatu, 15 – antruoju. Juos pasvėrę, apskaičiavome nežinomų dispersijų statistinius įverčius: Ar galime teigti, kad abu fasavimo dirba vienodai stabiliai? (Fasavimo automato darbo stabilumą charakterizuoja dispersija, t. y. kuo mažesnė dispersija, tuo stabiliau dirba automatas). Kadangi statistikos F realizacija nepatenka į kritinę sritį, tai prielaidos, kad abu automatai dirba vienodai stabiliai, atmesti nėra pagrindo.