Критерий проверки.
То обстоятельство, что поведение существенно различно в зависимости от того верна или нет гипотеза, дает возможность построить критерий для ее проверки. Зададимся некоторымуровнем значимости(допустимой вероятностью ошибки) и возьмем квантиль, определенную формулой (45):
Определим критическое множество :
Таким образом, наши действия по принятию (или отвержению) гипотезы состоят в следующем. Подстановкой имеющихся данныхв формулу (51) вычисляется значение функции , которое затем сравнивается с:
если , то гипотезаотвергается (при этом говорят, что выборка обнаруживает значимое отклонение от гипотезы ),
если , то гипотезапринимается (говорят, что выборка совместима с гипотезой ).
Действительно, такое решающее правило соответствует вышеизложенным фактам о поведении функции . Приведем аргументы, основанные на здравом смысле, свидетельствующие в пользу этого решающего правила. Если значения функцииоказались ``слишком большими'', то, принимая во внимание (52), разумно считать, что гипотеза не имеет места. Если же значения``не слишком большие'', то, скорее всего, гипотезаверна, поскольку это согласуется с теоремой Пирсона.
При таком решающем правиле мы может допустить ошибку, отвергнув верную гипотезу . Из теоремы Пирсона вытекает, что при большихвеличина вероятности этой ошибки близка к.
- Проверка статистических гипотез
- Статистические гипотезы
- 1. Простые и сложные гипотезы и их проверка
- 2. Критерий согласия Пирсона
- Поведение , когда гипотезаверна.
- Поведение , когда гипотезаневерна.
- Критерий проверки.
- Границы применимости критерия на практике.
- 3. Критерий согласия для сложных гипотез
- 4. О критериях согласия Колмогорова и Смирнова
- 5. Проверка нормальности при помощи вероятностной бумаги
- Статистические критерии.
- [Править] Уровень значимости и мощность.
- [Править] Состоятельность и несмещенность критериев.
- [Править] Некоторые типовые задачи прикладной статистики [править] Статистические данные и прикладная статистика
- [Править] Статистический анализ точности и стабильности технологических процессов и качества продукции
- [Править] Задачи одномерной статистики (статистики случайных величин)
- [Править] Непараметрическое оценивание математического ожидания.
- [Править] Непараметрическое оценивание функции распределения.
- [Править] Таблица 1
- [Править] Проблема исключения промахов.
- [Править] Многомерный статистический анализ
- [Править] Корреляция и регрессия.
- [Править] Дисперсионный анализ.
- [Править] Методы классификации.
- [Править] Дискриминантный анализ.
- [Править] Кластер-анализ.
- [Править] Задачи группировки.
- [Править] Снижение размерности.
- [Править] Статистика случайных процессов и временных рядов
- [Править] Статистика объектов нечисловой природы
- Лабораторная работа №14. Изучение критериев Колмогорова и омега-квадрат
- Лабораторная работа №15. Изучение критерия хи-квадрат Пирсона