Вывод об истинности гипотезы. Наблюдаемые значения выборки подставляются в статистику φ и по попаданию (или непопаданию) в критическую область выносится решение об отвержении (или принятии) выдвинутой гипотезы H0.
38. Основные методы определения точечных оценок.
1. Метод моментов (аналогии)
К. Пирсен в 1894.
Идея метода: для нахождения оценок неизвестных параметров распре-я теорит. начальные моменты следует приравнять к эмпирическим нач. моментам
того же порядка. Решая полученное Ур-е или систему Ур-ний находим оценку неизв. параметров распределения. Получ. оценки явл-ся сст-мы, но малоэф., т.е. явл-ся грубыми оценками.
2. Метод макс. правдоподобия.
Этот метод по сравнению с методом моментов явл-ся более сложым и точным.Он может быть использован для малых выборок. В основе этого метода лежит функц. макс. правдоподобия.
1). Х-ДСВ с законом
Р(Х=Хi,
)=р(Хi,
)
-неиз.
2).
Х-НСВ, f(Xi,
)
Суть
метода состоит в том, чтобы найти из
множества значений неизв. парам.
такое
значение 
,
кот. максимизировало бы функцию
правдоподобия.
Из
опред-я метода
чем
правдоподобнее при фиксир.
набор
или выборка, тем больше, чем знач. ф-ии 
.
Отсюда и название метода макс.
правдоподобия.
Св-ва:
1. Оценка макс. правдоподобия явл-ся состоятельной.
2. Оценка макс. правдоподобия им. норм. асимпт. распред-е.
3. Решение Ур. правдоподоб. единственно.
4. Оценка
макс. прадоподобия эф-на при 
.
3. Другие методы.
-метод наим. квадратов
-метод наим. абс. откл-й
-метод наим. макс.отклонения
Кажд. из указ. методов сущ-ет сам-но и обладает преим-м перед остальными.Основой этих методов явл-ся метод макс. правдоподобия.