КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Алгоритм проверки статистических гипотез
Оперативная характеристика критерия проверки гипотезы Вероятности ошибочного отклонения или принятия гипотезы Н0 можно непосредственно определить по графику оперативной характеристики. При этом в области принятия гипотезы Н0 выражение(1- Р(θ))является зависящей от θ вероятностью ошибки первого рода, а в критической области значение Р(θ) является зависящей от θ вероятностью ошибки второго рода. В общем случае в области принятия гипотезы Н0 оперативная характеристика должна иметь как можно большее значение, а в критической области - как можно меньшее значение. Идеально на границе раздела критической области и области; принятия гипотезы Н0 оперативная характеристика должна претерпевать единичный скачок. При этом статистический критерий является идеальным, а вероятности ошибок первого и второго рода равны нулю. Таким образом, по известной оперативной характеристике Р(θ)статистического критерия для каждого значения контролируемого параметра θ можно вычислить вероятность принятия нулевой гипотезы. Однако при применении статистических методов обеспечения качества иногда требуется по заданной вероятности принятия гипотезы Н0 Р(θ) = ωопределить соответствующее значение контролируемого параметра θω, т.е. значение соответствующей квантили оперативной характеристики порядка или уровня ω. Например, при выборочном приемочном контроле квантили позволяют определить уровни несоответствий в контролируемой партии продукции, при которых партии продукции будут приниматься с заданной вероятностью. Определить квантиль оперативной характеристики θωможно из графика оперативной характеристики как абсциссу, соответствующую значению координаты (рис. 2), или с помощью квантильной (обратной) функции θω= Р’(θω). Например, с использованием таблицы значение квантили уровня 0,995 нормированного нормального распределения θ0,995 = 2,58 В заключение отметим, что таблица значений квантилей нормированного нормального распределения приведена, например, в таблице значений квантилей нормального распределения, распределения Стьюдента, F-распределения Фишера и χ2-распределения. Значения квантилей этих распределений могут быть рассчитаны с помощью персонального компьютера и пакета статистического анализа.
Решение — принять или отвергнуть нулевую гипотезу — принимается на основе определенного критерия. При этом выбирается некоторая функция элементов выборки или статистика критерия Множество значений статистики Множество значений статистики Например, рассмотрим случай, когда некоторая несмещенная оценка параметра θ вычислена по выборке объема n, и эта оценка имеет плотность распределения f(θ), рис.1.
Рисунок 1 Области принятия и отклонения решений.
Пусть, например, проверяется гипотеза о том, что параметр Если, например Н1: θ < θ0, то критическая область расположена в левом «хвосте» соответствующего распределения, причем положение границы критической области определяется квантилью Zα. Если Н1: θ > θ0, то критическая область — в правом «хвосте»; ее граница определяется квантилью Z1-α. В двух рассмотренных случаях имеем одностороннюю критическую область. Если же альтернативная гипотеза имеет вид Н1: θ ≠ θ0, критическая область — двухсторонняя; ее границы определяются соответственно квантилями Zα/2 и Z1-α/2. В общем случае алгоритм проверки гипотезы с помощью критерия значимости таков: ü формулируется нулевая и альтернативная гипотезы, ü задается уровень значимости, ü выбирается статистика критерия для проверки сформулированной нулевой гипотезы, ü определяется выборочное распределение этой статистики, ü определяется положение критической области, ü вычисляется выборочное значение статистики критерия ü принимается статистическое решение: если выборочное значение статистики критерия оказалось в области принятия решения, нулевая гипотеза принимается; в противном случае нулевая гипотеза отклоняется, как несогласующаяся с результатами наблюдений.
Дата добавления: 2014-01-05; Просмотров: 1482; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! |