Проверка статистических гипотез (лекция 8)
Определения Статистическая гипотеза – это предположение о каком-то свойстве генеральной совокупности Например, что mx генеральной совокупности равно какому–то числу Нулевая гипотеза – это когда предполагается, что среднее значение выборки x1, x2, x3….xn (если n большое) мало отличаться от mx генеральной совокупности Альтернативная гипотеза Н1 – это когда предполагается, что mx ≠ хср, mx > хср, mx < хср Критерий (тест) статистической гипотезы - это правило, позволяющее принять или отвергнуть гипотезу Статистики – это определенные функции g (x1, x2, x3….xn), используемые для выполнения теста Пример статистики Рассмотрим выборку с параметрами xср, Sx (СКО) Допустим, что mx = 12. Нулевая гипотеза (Н0). Разница (xср - mx) достаточно мала Эту разницу можно рассматривать в качестве анализируемой статистики Но на практике используют другую статистику t = (xср - mx)/(Sx/√n), так как соответствие с теоремой 2 прошлой лекции заранее известно, что это выражение подчиняется распределению Стьюдента На использовании этой статистики базируется критерий Стьюдента, который можно использовать для проверки нулевой гипотезы С этой целью для конкретной реализации рассчитывают эмпирическое значение статистики Стьюдента t*. Например, n=36, xср =11, Sx = 5, t* = 1.2. Величина t* является СВ и для выборок различной длины значение t* будет различным Область возможных значений (ОВЗ) этой статистики - вся числовая ось ОВЗ делиться на две области: - область принятия гипотезы критическая область Если t* попадает в область принятия гипотезы, то Н0 не опровергается, если в критическую область, то Н0 опровергается.