Tesztelés Statisztikai hipotézisek
Statisztikai hipotézis - az a feltételezés, hogy a lakosság kifejezett alapján statisztikai mintavételi adat.
Statisztikai hipotézis tesztelés - ez az eljárás ésszerű összehasonlítása a hipotézist a rendelkezésre álló minta adatokat.
Például: azt vizsgáljuk, milyen hatást gyakorol egy új gyógyszer csökkenti a vérnyomást.
Kifejezve két alternatív hipotézis:
H0: - a különbség a minták nem érvényes (azaz véletlen).
H: - a különbségeket a minták voltak szignifikáns (azaz a gyógyszer hatása szignifikánsan (hatékonyan))
Ahhoz, hogy elfogadja vagy elutasítsa a feltevések statisztikai kritériumokat vagy megbízhatósági kritériumoknak.
Statisztikai kritérium - ez egy véletlen változó, amelynek joga az eloszlása ismert, azaz, Minden érték kritériuma rendelt valószínűség, amellyel elveszi ezeket az értékeket.
Minden egyes kritérium van egy táblázat, amely a kritikus értékeket a kritériumnak. Minden érték megfelel egy bizonyos kritikus szint znachimostiαi számú szabadsági fok (vagy)
ahol egy - a kapcsolatok számát, illetve korlátozásokat.
Kritikus értékek lehetővé teszik, hogy meghatározza a valószínűsége, hogy a null-hipotézis: P (H0).
A hipotézis H0 elfogadják, ha a vizsgálat során kiderült, hogy annak valószínűsége nagyobb, mint a kiválasztott szint jelentősége.
Ha a vizsgálat megállapította, hogy a P (H0) ˃α. (Azaz ˃0,05), akkor el kell fogadnunk azt a hipotézist, H0. mivel P (H)<РД
A főbb állomásai statisztikai hipotézisvizsgálat.
1) .Vydvigaetsya hipotézis H0.
2) .Vybiraetsya értéke a szignifikancia szint α (α = 1 RD).
3) α és .po előre meghatározott számú szabadsági fokok ν (vagy k), hogy megtalálja a kritikus táblázat (asztal) kritérium értéket.
4) .Podschityvaetsya kísérleti kritérium értéket a rendelkezésre álló minták (minden egyes kritérium van egy képlet értékének meghatározásához a kritérium).
5) .A összehasonlítjuk a kísérleti értékek és a kritikus következtetést a jogszerűségét a hipotézis H0.
6) .Ha N0prinimaetsya. így hipotézist H (megbízhatósága különbség) nem érvényes.
Ha N0otvergaetsya. így a helyes hipotézis H .. (H0 és H - ellenkező események).
A megbízhatósági kritériumok vannak osztva paraméteres és nem paraméteres.
Parametrikus kritériumok alapján kísérleti értékek statisztikai paramétereket használjuk :. Ezeket fel lehet használni Mintagyűjtemények elosztva a törvény szerint a normálishoz közeli (Gauss).
Nemparaméteres vizsgálatok nem igénylik a számítás a kiválasztott paraméterek, ezek kevésbé pontosak, durva becslést adni, mint parametrikus kritériumoknak, de:
1). Ők lehet alkalmazni, hogy a mintákat, a forgalmazási szabályokat ismeretlen (nem feltétlenül a normális eloszlás).
2). Ők könnyebben és lehetővé teszi a gyors vizsgálati hipotézisek vizsgálják.