- •Тв и мс практикум
- •Глава 1. Случайные события
- •1.1. Классическое определение вероятности, геометрическая вероятность. Действия над событиями
- •Классическое определение вероятности
- •Геометрическая вероятность
- •Действия над событиями
- •Теоремы сложения и умножения вероятностей
- •Примеры
- •1.2. Формула полной вероятности. Формула гипотез (Формула Байеса) Примеры
- •1.2. Повторные испытания. Схема Бернулли. Локальная и интегральная формулы Лапласа
- •Примеры
- •Глава 2. Случайные величины
- •2.1. Дискретные случайные величины
- •Примеры
- •2.2. Непрерывные случайные величины
- •Примеры
- •Глава 3. Выборочный метод
- •Примеры
- •Глава 4. Числовые выборочные характеристики
- •4.1. Средние величины
- •4.2. Показатели вариации
- •4.3. Начальные и центральные моменты вариационного ряда
- •Примеры
- •Глава 5. Статистические оценки параметров распределения
- •5.1. Понятие оценки параметров
- •5.2. Точечные статистические оценки параметров распределения
- •Примеры
- •5.3. Интервальные оценки
- •Примеры
- •Глава 6. Проверка статистических гипотез
- •6.1. Статистическая гипотеза и общая схема ее проверки
- •6.2. Проверка статистической гипотезы о том, что среднее значение генеральной совокупности на уровне значимости
- •Примеры
- •6.3. Сравнение двух генеральных средних
- •Примеры
- •6.4. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий двух нормально распределенных совокупностей
- •Примеры
- •6.5. Критерии согласия
- •Примеры
- •Примеры
- •6.6. Проверка гипотезы об однородности выборок
- •Примеры
- •Глава 7. Корреляционный и регрессионный анализ. Выявление связи между величинами
- •Примеры
- •Критические точки распределения Стьюдента
- •Критические точки распределения f Фишера-Снедекора
- •Критические точки распределения χ2
Глава 6. Проверка статистических гипотез
6.1. Статистическая гипотеза и общая схема ее проверки
Статистической гипотезой называют предположение относительно параметра известного распределения или о виде неизвестного распределения. При этом, проверяемую гипотезу (выдвинутую) называют нулевой (основной) и обозначают Н0. Наряду с нулевой гипотезой Н0 рассматривают ей противоречащую гипотезу, называемую альтернативной (конкурирующей) Н1.
Различают простую и сложную статистические гипотезы. Гипотезу называют простой, если она содержит только одно предположение, и сложной, если она состоит из конечного или бесконечного числа простых гипотез.
Выдвинутая гипотеза может быть правильной или неправильной, поэтому возникает необходимость проверки гипотезы.
Суть
проверки статистической гипотезы
заключается в том, что используется
специально составленная выборочная
характеристика (статистика)
,
полученная по выборке х1,
х2,
…, хn,
точное или приближенное распределение
которой известно. Затем по этому
выборочному распределению определяется
критическое значение Qкр
– такое, что если гипотеза Н0
верна, то
вероятность р(
)
= α мала, так что в условиях данного
исследования событие
можно
(с некоторым риском) считать практически
невозможным. Поэтому, если обнаружится
отклонение
,
то гипотеза Н0
отвергается. Правило, по которому
гипотеза Н0
отвергается или принимается, называется
статистическим
критерием.
В итоге статистической проверки гипотезы могут быть допущены ошибки первого и второго рода. Ошибка I рода состоит в том, что правильная нулевая гипотеза Н0 отвергается. Ошибка II рода заключается в том, что принимается неправильная нулевая гипотеза.
Вероятность совершить ошибку первого рода принято обозначать через ; второго рода – . Вероятность совершить ошибку первого рода называют уровнем значимости. Обычно уровень значимости принимают равным 0,05; 0,01; 0,005; 0,001.
Вероятность не допустить ошибку II рода, т.е. отвергнуть гипотезу Н0, когда она неверна, называется мощностью критерия.
6.2. Проверка статистической гипотезы о том, что среднее значение генеральной совокупности на уровне значимости
По
выборке вычисляют значение статистики
1.
Критическая область для проверки
гипотезы, что среднее значение генеральной
совокупности
по сравнению с альтернативной
на уровне значимости α определяется
неравенством
где tn-1;α отыскивается по таблице распределения Стьюдента (приложение 5).
2.
Критическая область проверки гипотезы,
что среднее значение генеральной
совокупности
по сравнению с альтернативной
на
уровне значимости α определяется
неравенством
3.
Критическая область для проверки
гипотезы, что среднее значение генеральной
совокупности
по сравнению с альтернативной
на
уровне значимости α определяется
неравенством
Если вычисленное значение статистики Т попадает в критическую область, то основная гипотеза отвергается. В этом случае принимается альтернативная гипотеза.
Примеры
Известно, что в среднем за смену на станке производится 110 деталей. Станок сломался и его отремонтировали. Проверить гипотезу об изменении производительности станка, если за 31 смену получены данные о производительности, для которых =100,
Уровень значимости 0,05.
Решение.
Нулевая гипотеза Н0:
,
альтернативная гипотеза Н1:
Найдем
статистику
По
таблице Стьюдента (приложение 2) находим
Так
как –2,784 < –2,04 (Т <–
),
следовательно, основная гипотеза не
проходит, а проходит альтернативная
гипотеза
при
уровне значимости =0,05.
