típusú hipotézisek
Statisztikai vizsgálatok STATISTICHESKIHGIPOTEZ
Hipotézis - az a feltételezés bizonyos tulajdonságainak a jelenségek vizsgálata folyamatban van. Az statisztikai hipotézis megérteni semmiféle nyilatkozatot a lakosság, amely lehet ellenőrizni statisztikailag, amely eredményei alapján a megfigyelések egy véletlen mintát. Vegyünk két típusú statisztikai hipotézisek: hipotézis népesség eloszlása törvények és hipotézisek a paramétereket az ismert eloszlások.
Így azt a hipotézist, hogy a szükséges idő a szerelvény a gép összeszerelése csoport gép üzletek, termékek gyártása az azonos nevű és nagyjából ugyanazt a műszaki és gazdasági feltételek a termelés alatt forgalmazott szokásos gyakorlat, az a hipotézis, hogy a forgalmazási jogot. A feltételezés az, hogy a dolgozók termelékenysége a két csapat végző ugyanazt a munkát, ugyanolyan körülmények között, sem más (ebben az esetben a teljesítménye a dolgozók minden brigád normális eloszlású) az a hipotézis, hogy az eloszlás paramétereit.
Hipotézis vizsgálandó nevezzük nulla vagy bázissal, és jelöljük H0. Nullhipotézis szemben a rivális, vagy alternatív módon, egy hipotézis, amely kijelölt H1. Jellemzően a versengő H1 hipotézis logikai tagadása alaphipotézist H0.
Egy példa a null-hipotézis a következők lehetnek: átlagosan két normális eloszlás a populációk egyenlő, akkor a versengő hipotézist állhat a feltételezést, hogy az átlag nem egyenlő.
Szimbolikusan meg van írva, mint:
Ha a nulla (haladó) a hipotézist elvetjük, akkor van egy konkurens hipotézist.
Különbséget tenni egyszerű és összetett hipotézisek. Ha a hipotézis csak egy javaslat, hogy - egy egyszerű hipotézist. Bonyolult hipotézis áll véges vagy végtelen számú egyszerű hipotézist.
Például, a hipotézist H0. p = p0 (ismeretlen valószínűsége p egyenlő a hipotetikus valószínűsége p0) - egyszerű, de a hipotézis H0. p Terjesztett elő a statisztikai hipotézis lehet helyes vagy helytelen, így meg kell, hogy ellenőrizze azt. eredményei alapján a megfigyelések egy véletlen minta; Ellenőrizzük, statisztikai módszerekkel. ezért nevezzük statisztikai. Amikor ellenőrzi a statisztikai hipotézisek kifejezetten áll egy véletlen érték úgynevezett statisztikai kritérium (vagy statisztikák). Végül a helyességét a kapott (vagy szabálytalanság) a hipotézis alapján a tanulmány az eloszlás ezen véletlen változó a minta adatokat. Ezért a statisztikai hipotézisvizsgálat valószínűségi jellegű: mindig van kockázata, hogy egy hiba abban, hogy (elutasítás) hipotézis. A hibalehetőségek kétféle. Hiba az első fajta az, hogy a null hipotézist elvetjük, holott igaz. Hiba a második fajta az, hogy a nullhipotézist elfogadjuk, bár a valóságban az igazi riválisa. A legtöbb esetben a hatását ezek a hibák nem megfelelő. Melyik a jobb, vagy rosszabb - ez függ a konkrét megfogalmazása a problémát, és a tartalom a null hipotézist. Tekintsük a példát. Tegyük fel, hogy a cég a termék minőségét megítélni az eredményeket a mintavétel. Ha a mintavevő frakció házasság nem haladja meg egy előre meghatározott értéket p0. a tételt elfogadják. Más szóval, a nullhipotézist előadott: H0. PP0. Ha bejelöli ezt a hipotézist, elismerte, az első fajta hibának zabrakuem nem hibás termék. Ha hiba történik a második fajta, akkor a felhasználó meg kell küldeni a házasság. Nyilvánvaló, hogy a hatása a második típusú hiba lehet sokkal komolyabb. Egy másik példa a jog területén. Mi meg fogja vizsgálni a munkát a bírók, mint a lépéseket, hogy ellenőrizze az ártatlanság vélelme az alperes. Mivel a fő hipotézist kell vizsgálni kell tekinteni hipotézis H0. Az alperes ártatlan. Aztán az alternatív hipotézis H1 az a hipotézis, hogy a vádlott bűnös-e a bűncselekmény. Nyilvánvaló, hogy a bíróság hibázhat az első vagy a második fajta, amikor elítéljék az alperes. Ha hibázik az első ilyen, az azt jelenti, hogy a bíróság büntették az ártatlan: a vádlottat elítélték, holott ő nem követett el bűncselekményt. Ha azonban a bíró hibázott a második fajta, ez azt jelenti, hogy a bíróság felmentette, holott a vádlott bűncselekményt követ el. Nyilvánvaló, hogy a hatás az I-es típusú hiba a vádlott lesz sokkal komolyabb, míg a társadalom legveszélyesebb hatásai II típusú hibákat. Annak a valószínűsége, hogy egy hiba az első fajta az úgynevezett szignifikanciaszint kritériumok és a címkét. A legtöbb esetben, a szignifikancia szintjét kritérium nek kell venni, 0,01 vagy 0,05. Ha például a szignifikancia szintjét feltételezzük, hogy 0,01, az azt jelenti, hogy az egyik esetben ki száz fennáll annak a veszélye, hogy hibázik az első fajta (vagyis a jogot, hogy a null hipotézis). Annak a valószínűsége, hogy egy hiba, a második fajta képviseli. Annak a valószínűsége, hogy nem követett el hibát a második fajta, azaz, hogy elvetjük a nullhipotézist, ha hamis, az úgynevezett hatalom a teszt.
Kapcsolódó cikkek