- •Предисловие
- •Лист студента
- •Лист рецензии
- •Раздел 1. Теория вероятностей
- •Тема 1.1. События и вероятность
- •1.1.1. Элементы комбинаторики
- •1.1.2. События
- •1.1.3. Понятие вероятности
- •1. Статистическое определение вероятности.
- •2. Классическое определение вероятности.
- •1.1.4. Алгебра событий
- •1.1.5. Теорема сложения
- •1.1.6. Условные вероятности и теорема умножения
- •1.1.7. Формула полной вероятности. Формулы Байеса
- •Тема 1.2. Повторение испытаний (схема Бернулли)
- •1.2.1. Формула Бернулли
- •1.2.2. Формула Пуассона
- •1.2.3. Локальная формула Лапласа
- •1.2.4. Интегральная формула Лапласа
- •Тема 1.3. Случайные величины
- •1.3.1. Дискретные случайные величины
- •1.3.2. Непрерывные случайные величины
- •Тема 1.4. Законы распределения случайных величин
- •1.4.1. Биномиальное распределение
- •1.4.2. Геометрическое распределение
- •1.4.3. Распределение Пуассона
- •1.4.4. Равномерное распределение
- •1.4.5. Показательное (экспоненциальное) распределение
- •1.4.6. Нормальное распределение
- •Тема 1.5. Система двух случайных величин
- •1.5.1. Дискретные двумерные случайные величины
- •1.5.2. Функция распределения двумерной случайной величины
- •Основные свойства функции распределения:
- •1.5.3. Непрерывные двумерные случайные величины
- •Свойства плотности распределения:
- •1.5.4. Независимые и зависимые случайные величины. Коэффициент корреляции
- •Свойства коэффициента корреляции
- •Тема 1.6. Закон больших чисел
- •1.6.1. Неравенства Маркова и Чебышева
- •1.6.2. Закон больших чисел
- •Теорема Чебышева
- •Закон больших чисел
- •1.6.3. Теорема Бернулли
- •Теорема Бернулли
- •1.6.4. Понятие о центральной предельной теореме
- •Центральная предельная теорема
- •Тема 1.7. Цепи Маркова
- •1.7.1. Понятие марковского случайного процесса
- •1.7.2. Цепи Маркова с дискретным временем
- •1.7.3. Цепи Маркова с непрерывным временем
- •Правила составления системы дифференциальных уравнений Колмогорова
- •Раздел 2. Математическая статистика
- •Тема 2.1. Вариационные ряды и их характеристики
- •2.1.1. Генеральная и выборочная совокупности
- •2.1.2. Вариационный ряд и его графические изображения
- •2.1.3. Числовые характеристики вариационных рядов
- •Тема 2.2. Оценка параметров генеральной совокупности
- •2.2.1. Точечные оценки параметров
- •2.2.2. Основные законы распределения статистических оценок
- •2.2.2.1. Распределение «хи-квадрат»
- •2.2.2.2. Распределение Стьюдента
- •2.2.2.3. Распределение Фишера-Снедекора
- •2.2.3. Интервальные оценки параметров
- •Тема 2.3. Проверка статистических гипотез
- •2.3.1. Основные понятия и определения
- •2.3.2. Проверка гипотезы о равенстве средних значений
- •2.3.3. Проверка гипотезы о равенстве генеральных дисперсий
- •2.3.4. Проверка гипотезы о распределении генеральной совокупности. Критерии согласия
- •Тема 2.4. Однофакторный дисперсионный анализ
- •2.4.1. Понятие о дисперсионном анализе
- •2.4.2. Факторная и остаточная дисперсии и их отыскание
- •2.4.3. Сравнение нескольких средних методом дисперсионного анализа
- •Тема 2.5. Корреляционно-регрессионный анализ
- •2.5.1. Формы представления исходных для анализа данных
- •2.5.2. Выборочный коэффициент корреляции
- •Свойства выборочного коэффициента корреляции
- •2.5.3. Выборочное корреляционное отношение
- •2.5.4. Линейная регрессия
- •2.5.5. Статистический анализ уравнения регрессии
- •Литература
Тема 2.3. Проверка статистических гипотез
2.3.1. Основные понятия и определения
Статистической гипотезой называется любое предположение либо о виде неизвестного распределения, либо о параметрах известного распределения.
Нулевой
или основной
называется выдвигаемая гипотеза, которая
и подлежит проверке, ее обозначают:
.
Конкурирующей
или альтернативной
называется гипотеза, противоречащая
нулевой гипотезе, ее обозначают:
.
Простой называется гипотеза, содержащая только одно предположение.
Сложной называется гипотеза, которая состоит из конечного или бесконечного числа простых гипотез.
ПРИМЕРЫ:
Если
параметр
показательного распределения, то нулевая
гипотеза
будет простой, а конкурирующая гипотеза
будет сложной.
Обычно нулевая гипотеза является простой, в то время как конкурирующая гипотеза может быть как простой, так и сложной.
Проверку верности (правильности) нулевой гипотезы проводят статистическими методами с учетом конкурирующей гипотезы. В результате проверки может быть принято правильное или неправильное решение, т.е. может быть совершена ошибка.
Ошибка
первого рода
состоит в том, что в результате проверки
отвергается верная нулевая гипотеза
(т.е. принимается неверная конкурирующая
гипотеза). Вероятность совершить ошибку
первого рода называется уровнем
значимости
и обозначается
.
При
этом величина
будет равна вероятности принятия верной
нулевой гипотезы и называется уровнем
доверия.
Ошибка
второго рода
состоит в том, что в результате проверки
принимается неверная нулевая гипотеза
(т.е. не принимается верная конкурирующая
гипотеза). Вероятность совершить ошибку
второго рода обозначается
.
При
этом величина
будет равна вероятности принятия верной
конкурирующей гипотезы и называется
мощностью
критерия.
Критерием называется случайная величина К, которая служит для статистической проверки нулевой гипотезы. В качестве критерия обычно используют специально подобранную случайную величину с хорошо известным распределением, не зависящим от данных выборки.
Наблюдаемым значением критерия называется значение критерия, найденное по данным выборки.
После выбора критерия множество всех его возможных значений разбивают на два непересекающихся подмножества: одно из них содержит значения критерия, при которых нулевая гипотеза принимается, а другое – при которых она отвергается.
Критической областью называется совокупность значений критерия, при которых нулевую гипотезу отвергают.
Областью принятия (нулевой) гипотезы называется совокупность значений критерия, при которых нулевую гипотезу принимают.
Основной принцип проверки нулевой гипотезы: если наблюдаемое значение критерия принадлежит к критической области, то нулевую гипотезу отвергают, если же наблюдаемое значение критерия принадлежит области принятия гипотезы, то нулевую гипотезу принимают.
Критическими
точками
называются значения критерия К,
которые отделяют критическую область
от области принятия гипотезы.
В зависимости от вида конкурирующей гипотезы выбирают правостороннюю, левостороннюю или двустороннюю критическую область.
Правосторонняя
критическая область определяется
неравенством
.
При этом критическая точка
ищется по таблице значений выбранного
критерия К,
исходя из условия, что при справедливости
нулевой гипотезы должно выполняться
равенство:
,
где
уровень
значимости. В этом случае проверка
нулевой гипотезы сводится к сравнению
наблюдаемого значения критерия и
критической точки. Если наблюдаемое
значение лежит справа от критической
точки, то нулевую гипотезу отвергают,
если же слева – принимают.
Левосторонняя
критическая
область определяется неравенством
.
В этом случае критическая точка ищется
аналогично с тем лишь отличием, что при
справедливости нулевой гипотезы должно
выполняться равенство:
,
где
уровень
значимости, а процесс проверки нулевой
гипотезы также сводится к сравнению
наблюдаемого и критического значений
критерия. Если наблюдаемое значение
лежит слева от критической точки, то
нулевую гипотезу отвергают, если же
справа – принимают.
Для
двусторонней
критической области две критические
точки ищутся из условия
.
При этом, если наблюдаемое значение
критерия лежит между критическими
точками, то нулевую гипотезу принимают,
если оно окажется слева от первой
критической точки, или справа – от
второй – отвергают.
Следует иметь в виду, что проверка нулевой гипотезы не может дать точного суждения о верности или неверности этой гипотезы, поскольку принятие гипотезы всегда происходит на некотором принятом уровне надежности и основывается на значениях конечной выборки. Поэтому принятие нулевой гипотезы означает, что на принятом уровне надежности данная гипотеза не противоречит имеющимся выборочным данным.
