
- •Задачи матстатистики. Генеральная и выборочная совокупности
- •2. Выборочные аналоги интегральной функции распределения
- •3. Выборочные аналоги дифференциальной функции распределения
- •4. Статистические характеристики вариационных рядов
- •5. Понятие о точечной оценке числ. Хар-ки св.Св-ва точечных оценок.
- •7. Точечные оценки дисперсии и их свойства
- •8. Частость как точечная оценка вероятности
- •9.Понятие об интервальной оценке параметров распределения.
- •10 Доверительные интервалы для оценки неизвестного
- •11 Доверительные интервалы для оценки математического ожидания нормального распределения при неизвестном σ
- •12.Определение объема выборки.
- •Понятие статистических гипотез их виды. Понятие ошибки первого и второго рода.
- •14. Основной принцип проверки стат.Гипотез
- •15.Понятие односторонней и двусторонней критической области. Правило нахождения критических точек.
- •17.Проверка гипотез о среднем значении нормально распределенной св при неизвестной дисперсии
- •1. Метод наименьших квадратов
14. Основной принцип проверки стат.Гипотез
15.Понятие односторонней и двусторонней критической области. Правило нахождения критических точек.
Различают
одностороннюю(правостороннюю и
левостороннюю) и двустороннюю критические
области. Правосторонней
называют критическую область,
определяемую неравенством К>
,
>0.
Левосторонней
называют критическую область,
определяемую неравенством К<
,
<0.
Двусторонней
называют критическую область,
определяемую неравенствами К<
,
К>
,
>
.
Если критические точки симметричны относительно нуля, то двусторонняя
критическая область определяется неравенствами К<- , К> ,, где >0 или что равносильно, /К/> .
Как
найти критическую область?
К=К(х1,х2,..,хn)-статистический
критерий, выбранный для проверки нулевой
гипотезы ,
,
– некоторое число, к ∈R.
Найдем правостороннюю критическую
область, определяемую неравенством К>
, где
>0.
Для ее отыскания достаточно найти
критическую точку
. Рассмотрим вероятность в Р(К>к) в
предположении, что гипотеза
верна. Очевидно, что с ростом к0
вероятность Р(К>к) уменьшается. Тогда
можно выбрать настолько большим, что
вероятность Р(К>к) станет ничтожно малой. Другими словами, при
заданном уровне значимости a можно определить критическое значение из
неравенства Р(К>к)=a .
Критическую точку ищут из требования, чтобы при условии справедливости нулевой гипотезы вероятность того, что критерий K примет значение, большее , была равна принятому уровню значимостиα: Р(К>к)=a
Для каждого из известных статистических критериев(нормального, Стьюдента, критерия Пирсона , Фишера-Снедекора, Кочрена и др.) имеются соответствующие таблицы, по которым находят , удовлетворяющее этим требованиям. После нахождения по данным выборок вычисляют реализовавшееся(наблюдаемое) значение Кнабл критерия К. Если окажется, что, Кнабл>к , (т.е. реализовалось маловероятное событие), то нулевая гипотеза отвергается. Следовательно, принимается конкурирующая гипотеза .
Если же Кнабл< , то в этом случае нет оснований отвергнуть выдвинутую гипотезу Но . Следовательно, гипотеза Но принимается. Другими словами, выдвинутая статистическая гипотеза согласуется с результатами эксперимента(выборочными данными).
Левосторонняя критическая область определяется неравенством К< , где <0. Критическую точку находят из требования, чтобы при условии справедливости нулевой гипотезы Н0 вероятность того, что критерий К примет значение, меньшее ккр , была равна принятому уровню значимости
α: P(K< )=a. Двусторонняя критическая область определяется неравенствами К<к1, K>k2, где к2>к1.
Критические точки к1,к2 находят из требования, чтобы при условии справедливости нулевой гипотезы сумма вероятностей того, что критерий К примет значение, меньшее к1 или большее к2 , была равна принятому уровню значимости α:Р(К<k1)+P(K>k2)=a. Если распределение критерия симметрично относительно нуля, и для увеличения его мощности выбрать симметричные относительно нуля точки – и , то >0, то P(K<- )=P(K> ), и из Р(К<k1)+P(K>k2)=a следует P(K> )=a/2.Это соотношение и служит для отыскания критических точек двусторонней критической области.
16
Проверка гипотез о среднем значении
нормально распределенной СВ при известной
дисперсии
Пусть
имеется генеральная совокупность X,
распределенная по нормальному закону
с известной дисперсией
(т.е.
σ известно). Генеральная средняя a
неизвестна, но есть основания предполагать,
что она равна предполагаемому значению
. Из нормальной генеральной совокупности
X извлечем выборку
объема n, по которой найдем
.
При этом дисперсия
известна
. Поскольку предполагается, что
как СВ
взаимно независимы, то они имеют
одинаковые нормальные распределения,
а следовательно, и одинаковые характеристики
( мат ожидание, дисперсию, и т.д .).
Необходимо по известному
при заданном уровне значимости α
проверить гипотезу
о равенстве генеральной средней a
гипотетическому значению
. Сформулируем правила проверки
гипотезы
обозначив через
значение критерия, вычисленное по
данным наблюдений.
Правило
1.
Для того чтобы при заданном уровне
значимости α проверить гипотезу
о равенстве неизвестной генеральной
средней a нормальной совокупности с
известной дисперсией
гипотетическому
значению
при конкурирующей гипотезе
,
необходимо вычислить
(3,5)
и по таблице значений
функции Лапласа найти критическую точку
двусторонней критической области из
равенства
(3,6)
Если
– нет оснований отвергнуть гипотезу
; если
–
гипотезу
отвергают.
Правило
2.
При конкурирующей гипотезе
критическую точку
правосторонней критической области
находят из равенства
(3,7)
Если
– нет оснований отвергнуть гипотезу;
если
– гипотезу
отвергают.
Правило
3.
При конкурирующей гипотезе
критическую
точку
находят по правилу 2, а затем полагают
границу левосторонней критической
области
.
Если
– нет оснований отвергнуть гипотезу
; если
–
гипотезу
отвергают.
Замечание.
Из правила 1 следует, что если область
принятия гипотезы
есть интервал
,
то область ее отклонения –