
- •Комбинаторика
- •Комбинаторный принцип умножения
- •Размещения
- •Перестановки
- •Сочетания
- •Размещения с повторениями
- •Алгебра событий
- •Предмет теории вероятностей
- •Классификация событий
- •Действия над событиями
- •Вероятность события
- •Относительная частота события и ее свойства
- •Статистическое определение вероятности
- •Аксиоматическое определение вероятности
- •Классическое определение вероятности
- •Геометрическое определение вероятности
- •Алгебра вероятностей
- •Условная вероятность
- •Правило умножения вероятностей
- •Независимость двух событий
- •Независимость n событий
- •Правила сложения вероятностей
- •Формулы полной вероятности и Байеса
- •Формула полной вероятности
- •Формула Байеса
- •Схема Бернулли проведения независимых испытаний. Биномиальная вероятность
- •Приближенная формула Пуассона для вычисления биномиальной вероятности
- •Локальная и интегральная формулы Муавра-Лапласа
- •Одномерная случайная величина
- •Определение случайной величины
- •Дискретная случайная величина
- •Числовые характеристики дискретной случайной величины
- •Понятие числовой характеристики случайной величины
- •Математическое ожидание
- •Дисперсия
- •Мода
- •Начальные и центральные моменты
- •Биномиальное, Пуассона, геометрическое распределения
- •Биномиальное распределение
- •Распределение Пуассона
- •Геометрическое распределение
- •Непрерывная случайная величина
- •Числовые характеристики непрерывной случайной величины
- •Нормальное, показательное, равномерное распределения
- •Нормальное распределение (закон Гаусса)
- •Показательное распределение
- •Равномерное распределение
- •Двумерная случайная величина
- •Двумерная случайная величина, ее функция распределения
- •Дискретная двумерная случайная величина, ее таблица распределения
- •Непрерывная двумерная случайная величина. Плотность вероятности
- •Примеры двумерных непрерывных распределений
- •Равномерное распределение
- •Нормальное распределение
- •Зависимость и независимость двух случайных величин
- •Условные законы распределения. Числовые характеристики двумерной случайной величины. Связь между случайными величинами
- •Условные законы распределения
- •Числовые характеристики
- •Корреляционные момент и коэффициент корреляции
- •Предельные теоремы
- •Неравенства Маркова и Чебышёва
- •Неравенство А.А. Маркова
- •Неравенство П.Л. Чебышёва
- •Теоремы Чебышёва и Бернулли
- •Центральная предельная теорема для случая одинаково распределенных слагаемых
- •Цепи Маркова. Понятие случайного процесса
- •Введение в математическую статистику
- •Предмет математической статистики
- •Описательная статистика
- •Генеральная совокупность. Выборка. Выбор
- •Вариационный и статистический ряды
- •Выборочная функция распределения
- •Выборочные числовые характеристики
- •Основные оценки
- •Группированный статистический ряд. Гистограмма
- •Группированный статистический ряд
- •Оценивание генеральных числовых характеристик с помощью интервального статистического ряда
- •Гистограмма
- •Точечное оценивание числовых характеристик и параметров распределения генеральной совокупности
- •Понятие точечной статистической оценки. Требования к оценкам
- •Свойства выборочного среднего и выборочной дисперсии
- •Свойства
- •Свойства моментов
- •Метод моментов получения оценок параметров генерального распределения
- •Метод максимального правдоподобия получения оценок параметров генерального распределения
- •Интервальное оценивание числовых характеристик и параметров распределения генеральной совокупности
- •Доверительный интервал. Точность и надежность оценки
- •Доверительный интервал для математического ожидания нормальной генеральной совокупности
- •Доверительный интервал для среднего квадратического отклонения любой генеральной совокупности при большом объеме выборки
- •Проверка статистических гипотез
- •Виды статистических гипотез
- •Критерий значимости. Общая схема проверки статистических гипотез
- •Ошибки первого и второго рода. Односторонний и двусторонний критерий
- •Ошибки первого и второго рода
- •Односторонний и двусторонний критерии
- •Проверка гипотезы о равенстве дисперсий двух нормальных генеральных совокупностей
- •Проверка гипотезы о равенстве математических ожиданий двух генеральных совокупностей
- •Проверка гипотезы о законе распределения генеральной совокупности
- •Общие вопросы
- •Параметры проверяемого закона полностью известны
- •Параметры проверяемого закона неизвестны
- •Критерий Колмогорова
Дополнительная область V \Vk называется областью допустимых значений статистики критерия. Если Z (V \Vk), то гипотеза H0 при заданном уровне значимости α принимается. Обычно говорят более осторожно: H0 не противоречит имеющейся выборке, т.е. гипотеза H0 правдоподобна.
Область Vk можно выбрать неоднозначно. Однако, зная закон распределения случайной величины Z, хотя бы асимптотический, т.е. при большом объеме выборки n, и, налагая на Vk дополнительные условия, можно критическую область найти однозначно, задав величину α.
Общая схема проверки статистических гипотез
1.Выдвигаются проверяемая и альтернативная гипотезы H0, Ha.
2.Выбирается уровень значимости α (обычно 0,001; 0,01; 0,05; 0,1).
3.Выбирается статистика Z критерия значимости и соответствующая ей, уровню значимости и проверяемым гипотезам H0 и Ha критическая область Vk, являющаяся частью
области V значений статистики Z. При этом V \Vk будет областью допустимых значений
Z.
4.Вычисляется выборочное значение ZB статистики Z.
5.Формулируется критерий проверки. Если ZB Vk, то гипотеза H0 отвергается, так как в результате одного лишь испытания, получения выборки произошло практически невозможное событие ZB Vk с вероятностью α. Если ZB (V \Vk), то гипотеза H0 принимается.
Определение. Критерием согласия называется критерий значимости, применяемый для проверки гипотезы о генеральном законе распределения.
Заметим, что существуют и другие схемы проверки статистических гипотез.
12.3Ошибки первого и второго рода. Односторонний и двусторонний критерий
12.3.1 Ошибки первого и второго рода
Суждения о принятии или отвержении выдвинутой статистической гипотезы не являются абсолютными, а носят лишь вероятностный характер, т.е. являются правдоподобными. Принимая или отвергая гипотезу, мы можем совершить ошибку.
Определение. Ошибкой первого рода называется ошибка отвержения правильной гипотезы.
Определение. Ошибкой второго рода называется ошибка принятия основной гипотезы при условии того, что верной является альтернативная гипотеза.
Вероятность ошибки первого рода равна уровню значимости, т.е.
α = P (Z Vk/H0).
Эта формула означает, что гипотеза H0 отвергается с вероятностью α, хотя эта гипотеза верна.
Вероятность ошибки второго рода обозначается β:
β = P (Z V \Vk/Ha).
Эта формула означает, что принимается гипотеза H0 с вероятностью β, хотя верна альтернативная гипотеза Ha.
83

При той схеме проверки гипотез, которая сформулирована выше, вероятность α задается. Вероятность же β приходится находить. Это делается в редких случаях, так как для этого нужно знать распределение статистики Z для случая альтернативной гипотезы Ha.
Принципы назначения уровня значимости α при проверке статистической гипотезы согласуются с опасностью совершения ошибок первого и второго рода. Эти принципы вообще находятся вне статистики. Они выдвигаются практикой.
Для того, чтобы проверяемая гипотеза была достаточно обоснованно отвергнута, уровень значимости выбирают достаточно малым; в практике: 0,01; 0,001. Напротив, если делается вывод о принятии гипотезы, то уровень значимости не должен быть очень малым, ибо в этом случае расширяется область допустимых значений V \Vk, и даже при неверной гипотезе статистика Z критерия может попасть в эту область за счет случайных колебаний. Будет совершена ошибка второго рода. Уровень значимости в этом случае можно взять равным 0,05; 0,10. Чем меньше уровень значимости, тем меньше вероятность забраковать верную гипотезу, т.е. совершить ошибку первого рода, но при этом увеличивается вероятность принятия неверной гипотезы, т.е. совершения ошибки второго рода.
12.3.2 Односторонний и двусторонний критерии
Пусть известен закон распределения статистики критерия Z (хотя бы асимптотический). Будем предполагать, что известна плотность вероятности f(z|H0) при условии, что справедлива проверяемая гипотеза H0. График плотности изображен на рисунке.
Рис. 12.1: Правосторонняя критическая область
Пусть для простоты область значений Z - вся вещественная ось.
Если критическая область Vk представляет собой промежуток (−∞, a) или (b, +∞), то соответствующий критерий называется односторонним (левосторонним или правосторонним).
Если же критическая область является объединением этих полубесконечных промежутков: Vk = (−∞, a) (b, +∞), то соответствующий критерий называется двусторонним.
84