Розв’язування

Якщо вірною є гіпотеза , тобто , то функція правдоподібності, згідно з формулою (3.33) така:

.

Аналогічно, якщо вірною є гіпотеза , тобто , то

.

Найбільш потужний критерій базується на відношенні правдоподібності . Знайдемо його логарифм натуральний

.

Для побудови критерію знайдемо таку сталу (або ), що

.

Одержаний вираз для рівня значимості можна замінити йому рівносильним (враховуючи монотонність функції відносно ):

.

Для визначення потрібно врахувати, що якщо випадкова величина розподілена нормально, тобто , то її середня також розподілена нормально з параметрами та , тобто .

За формулою (2.19) отримуємо:

,

звідки , або за таблицями . Таким чином, межа критичної області визначається значенням .

Одже, найбільш потужним критерієм перевірки гіпотези : на противагу альтернативній гіпотезі : є такий: гіпотеза відхиляється, якщо ; приймається, якщо .

а) Для знаходження потужності критерію визначимо спочатку ймовірність допустити помилку 2-го роду – прийняти гіпотезу, коли вона хибна, тобто має місце альтернативна гіпотеза або :

.

Таким чином, потужність критерію така:

.

Проаналізувавши одержане значення переконуємось, що зменшення рівня значимості при сталому об’ємі вибірки призводить до збільшення ймовірності та відповідно до зменшення потужності критерію . І тільки при збільшенні об’єму вибірки можна, зменшуючи ймовірність , одночасно зменшити ймовірність (збільшувати потужність критерію ).

б) При заданих ймовірностях помилок 1-го та 2-го роду та з виразу для не складно знайти відповідний обсяг вибірки за формулою:

.

Принцип тестування статистичної гіпотези не дає логічного доведення її істинності чи хибності. Більш того, прийняття гіпотези не потрібно розглядати як назавжди встановлений, абсолютно вірний факт.

Розглянемо деякі методи тестування статистичних гіпотез.

1. Перевірка гіпотез про рівність середніх.

У промисловості задача порівняння середніх часто виникає при вибірковому контролі якості продукції, виготовлено

Ї на різних установках чи при різних технологічних режимах, у фінансовому аналізі – при співставленні рівня дохідності різних активів і т.д.

Сформулюємо задачу. Нехай є дві сукупності, які характеризуються генеральними середніми та та відомими дисперсіями та . Необхідно перевірити гіпотезу про рівність генеральних середніх, тобто : та . Для перевірки цієї гіпотези із цих сукупностей взято дві незалежні вибірки об’ємів та , за якими знайдені середні арифметичні та і вибіркові дисперсії та .

Якщо справедлива, то різниця має нормальний закон розподілу з математичним сподіванням та дисперсією . Тому при виконанні гіпотези статистика

(3.34)

Має стандартний нормальний розподіл .

У випадку конкуруючої гіпотези (чи ) критичне значення статистики знаходять з умови

, (3.35)

а при конкуруючій гіпотезі критичне значення статистики знаходять з умови

. (3.36)

Як спостережуване значення статистики більше за критичне , визначеного на рівні значимості (за абсолютною величиною), то гіпотеза не приймається. В протилежному випадку роблять висновок, що дана гіпотеза не суперечить результатам спостережень.

Приклад 3.12 Для перевірки ефективності нової технології відібрано дві групи робітників: в першій групі чисельністю =50 чол., де застосовувалась нова технологія, вибірковий середній виробіток склав (виробів); в другій групі чисельністю =70 чол., вибірковий середній виробіток склав (виробів). Попередньо встановлено, що дисперсії виробітку в обох групах відповідно та . На рівні значимості з’ясувати вплив нової технології на середню продуктивність.