Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Перевірка статистичної гіпотези
Статистична гіпотеза – будь-яке припущення про вид або параметри невідомого закону розподілу генеральної сукупності. 1. Статистична гіпотеза – це твердження про якусь сукупність 2. Твердження про параметр або про вид Гіпотеза яка перевіряється – це нульова гіпотеза. (Н0) Альтернативна або конкуруюча гіпотеза є логічним заперечення нульової гіпотези Н1
Н0 – це певне твердження, яке приймається тоді, коли немає переконаних аргументів для його відхилення. Н1 – приймається тоді, коли є переконуючі докази, які відкидаються можливість прийняття гіпотези Н0
· Відхили Н0 означається прийняття Н1 · Якщо приймаємо Н0, то маємо слабкий висновок і відсутній значимий результат. · Якщо відхиляємо Н1, то маємо сильний висновок і значимий результат. · Правило за якими відхиляємо або приймаємо Н0 називається статистичним критерієм. Множина можливих значень статистики критерію розбивається на 2 області, які не перетинаються між собою – критичною областю та областю допустимих значень / область прийняття гіпотези. · Якщо фактичне значення статистики критерію потрапило в область допустимих значень – приймаємо Н0 · Якщо потрапило в критичну область, то ми відхиляємо Н0
· Імовірність альфа допустити помилку першого роду називається - рівнем значимості критерію. - коли у нас ймовірність правильного рішення 95%, то рівень значимості 5%. 1 - АЛЬФА = Рдовірча · Імовірність допустити помилку другого роду БЕТТА. 1 - БЕТТА = потужність критерію.
Для опису результатів перевірки гіпотези будемо використовувати такі терміни. · Результат перевірки не значимий - відсутність значимість на рівні 5% · Результат перевірки значимий - значимість на рівні 5% · Результат перевірки високо значимий - значимість на рівні 1% · Результат перевірки дуже високо значимий - значимість на рівні 0,1% Чим менший рівень значимості, тим більш сильний результат отримаємо. Потрібно завжди вказувати найменший рівень значимості, на яку відхиляємо основні гіпотезу. Дуже високо значимий результат повинен бути значними на всіх рівнях.
Н1 0,05 Н0
Якщо α = 0,05, то Рдовірче=1 – α = 1 – 0,05 = 0,95 Якщо підтверджується Н0 або спростовується, то результат будемо гарантувати з достовірністю Р = 0,95 В статистиці рахуємо і дивимось в який інтервал вона потрапить число. Зліва від 0,05 відхиляємо, справа – приймаємо.
Загальні етапи перевірки статистичної гіпотези:
|
||||||||||||||||||||||||||
Последнее изменение этой страницы: 2021-12-15; просмотров: 70; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.217.8.82 (0.004 с.) |