Главная > Прикладной анализ случайных данных
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO

4.5. Проверка гипотез

Пусть дана некоторая оценка построенная по выборке из независимых наблюдений случайной величины х. Предположим, что есть основания считать истинное значение оцениваемого параметра равным Однако даже если истинное значение параметра равно выборочные значения вероятно, не будут в точности равняться из-за выборочной изменчивости, присущей Поэтому возникает следующий вопрос. Если предположить, что то при каком отклонении от эта гипотеза должна быть отвергнута как несостоятельная? На этот вопрос ответ можно дать в статистических терминах, вычислив вероятность любого значимого отклонения от по выборочному распределению Если вероятность такого отклонения мала, то отличие следует считать значимым, и гипотеза должна быть отвергнута. Если же вероятность такого отличия велика, то отклонение следует приписать естественной статистической изменчивости, и гипотеза может быть принята.

Это рассуждение представляет собой простейший вид статистической процедуры, называемой проверкой гипотез. Для уяснения общего подхода предположим, что выборочное значение являющееся оценкой параметра имеет плотность вероятности . Теперь, если гипотеза верна, должна иметь среднее значение (рис. 4.2). Вероятность того, что окажется меньше нижней границы равна

а вероятность того, что превзойдет верхнюю границу равна

Рис. 4.2. Области принятия и отклонения гипотезы при проверке гипотез.

Следовательно, вероятность того, что окажется вне интервала, заключенного между есть а. Пусть теперь а настолько мало, что представляется крайне неправдоподобным выход за пределы интервала, заключенного между Если бы выборка была такой, что вычисленное по ней значение оказалось вне интервала, заключенного между появились бы серьезные основания сомневаться в истинности исходной гипотезы поскольку в случае ее истинности такое значение было бы крайне неправдоподобным. Следовательно, гипотезу нужно отвергнуть. С другой стороны, если значение попадает в интервал, заключенный между то нет никаких серьезных оснований ставить под сомнение истинность исходной гипотезы. Поэтому гипотеза может быть принята.

Вероятность а, использованная при испытании гипотез, называется уровнем значимости критерия. Область значений при которых гипотеза должна быть отвергнута, называется областью отклонения гипотезы или критической областью. Область значений при которых гипотеза принимается, называется областью принятия гипотезы. Описанный выше простой критерий испытания гипотез называется двусторонним критерием, так как в том случае, когда гипотеза неверна, значение может быть либо больше либо меньше. Следовательно, нужно проверять значимость отклонений от в обе стороны. В других случаях достаточно бывает односторонних критериев. Например, пусть гипотеза состоит в том, что В этой ситуации гипотеза будет неверна только тогда, когда меньше Следовательно, в критерии должна использоваться только нижняя граница, определяемая по плотности вероятности

При проверке гипотез возможны два типа ошибок. Во-первых, гипотеза может быть отклонена, хотя фактически она верна. Такая ошибка называется ошибкой первого рода. Во-вторых, гипотеза может быть принята, хотя фактически она неверна. Такая ошибка называется ошибкой второго рода. Из рис. 4.2 видно, что ошибка первого рода происходит в том случае, когда при справедливости гипотезы попадает в область ее отклонения. Следовательно, вероятность ошибки первого рода равна а, т. е. уровню значимости критерия.

Для определения вероятности ошибки второго рода следует уточнить каким-то образом отклонение истинного значения параметра от постулируемого гипотезой и подлежащего проверке значения Предположим, к примеру, что истинный параметр равен либо либо как показано на рис. 4.3. Если гипотеза состоит в том, что тогда как на самом деле то вероятность того, что попадет в область принятия гипотезы, заключенную между равна Следовательно, вероятность ошибки второго рода равна при выявлении отклонений величиной от гипотетического значения

Вероятность называется мощностью критерия. Очевидно, что при любом данном размере выборки вероятность ошибки первого рода может быть сделана как угодно малой за счет уменьшения уровня значимости а. Однако при этом возрастет вероятность ошибки второго рода

Рис. 4.3. Определение ошибки второго рода при проверке гипотез.

(уменьшится мощность критерия). Единственный способ одновременно уменьшить и состоит в увеличении размера выборки используемой для вычисления оценки Такие соображения лежат в основе выбора нужного размера выборки в статистических экспериментах.

ПРИМЕР 4.2. ПОСТРОЕНИЕ КРИТЕРИЯ ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗ. Предположим, что есть основания считать, что среднее значение случайной величины х равно Предположим далее, что дисперсия х известна и равна Найдем размер выборки, позволяющей построить критерий проверки гипотезы -уровнем значимости и -ошибкой второго рода для выявления -отклонений от гипотетического значения. Построим также область принятия гипотезы для данного критерия.

Выборочное среднее х, определенное формулой (4.3), является несмещенной оценкой Соответствующее выборочное распределение х определяется из соотношения (4.34):

где нормальная случайная величина с нулевым средним значением и единичной дисперсией. Отметим, что такое выборочное распределение х будет точным, если распределена нормально, и приближенным, если распределение х отлично от нормального.

Верхняя и нижняя границы области принятия гипотезы в данном критерии соответственно равны

Если теперь истинное среднее значение равно на самом деле то с вероятностью произойдет ошибка второго рода, если выборочное

значение окажется меньше верхней границы или больше нижней. В терминах выборочного распределения х с средним или имеем соответственно для верхней и нижней границ

Итак, справедливы следующие равенства:

Оба эти соотношения дают

Отсюда находим требуемый размер выборки

При конкретных значениях, принятых в данном примере требуемый размер выборки равен Область принятия гипотезы в данном критерии определяется соответственно следующими верхней и нижней границами:

1
Оглавление
email@scask.ru