Проверка статистических гипотез - презентация, доклад, проект скачать

Нажмите для полного просмотра!

Проверка статистических гипотез, слайд №1

Проверка статистических гипотез, слайд №2

Проверка статистических гипотез, слайд №3

Проверка статистических гипотез, слайд №4

Проверка статистических гипотез, слайд №5

Проверка статистических гипотез, слайд №6

Проверка статистических гипотез, слайд №7

Проверка статистических гипотез, слайд №8

Проверка статистических гипотез, слайд №9

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать презентацию на тему Проверка статистических гипотез. Доклад-сообщение содержит 9 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Mypresentation Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1

Описание слайда:

Проверка статистических гипотез

Слайд 2

Описание слайда:

Статистическая гипотеза представляет собой некоторое предположение о законе распределения случайной величины или о параметрах этого закона, формулируемое на основе выборки. Статистическая гипотеза представляет собой некоторое предположение о законе распределения случайной величины или о параметрах этого закона, формулируемое на основе выборки. Примерами статистических гипотез являются предположения: генеральная совокупность распределена по экспоненциальному закону; математические ожидания двух экспоненциально распределенных выборок равны друг другу...

Слайд 3

Описание слайда:

В 1-ой из них высказано предположение о виде закона распределения, во 2-ой – о параметрах двух распределений. В 1-ой из них высказано предположение о виде закона распределения, во 2-ой – о параметрах двух распределений. Гипотезы, в основе которых нет допущений о конкретном виде закона распределения, называют непараметрическими, в противном случае – параметрическими. Гипотезу, утверждающую, что различие между сравниваемыми харак-ми отсутствует, а наблюдаемые отклонения объясняются случайными колебаниями в выборках, наз. нулевой (основной) гипотезой Н0.

Слайд 4

Описание слайда:

Наряду с основной гипотезой рассматривают и альтернативную (конкурирующую, противоречащую) ей гипотезу Н1. И если нулевая гипотеза будет отвергнута, то будет иметь место альтернативная. Наряду с основной гипотезой рассматривают и альтернативную (конкурирующую, противоречащую) ей гипотезу Н1. И если нулевая гипотеза будет отвергнута, то будет иметь место альтернативная. Гипотезу наз. простой, если она однозначно характеризует параметр распределения случайной величины. Сложной наз. гипотезу, которая состоит из конечного или бесконечного множества простых гипотез. Проверка гипотезы основывается на вычислении некоторой случайной величины – критерия.

Слайд 5

Описание слайда:

В результате проверки правильности выдвинутой нулевой гипотезы возможны ошибки двух видов: ошибка первого рода, состоящая в том, что будет отвергнута правильная нулевая гипотеза, и ошибка второго рода, заключающаяся в том, что будет принята неверная гипотеза. В результате проверки правильности выдвинутой нулевой гипотезы возможны ошибки двух видов: ошибка первого рода, состоящая в том, что будет отвергнута правильная нулевая гипотеза, и ошибка второго рода, заключающаяся в том, что будет принята неверная гипотеза. Вероятность ошибки 1-го рода называется уровнем значимости α. Статистическим критерием называется случайная величина К с известным законом распределения, служащая для проверки нулевой гипотезы.

Слайд 6

Описание слайда:

Критической областью называют область значений критерия, при которых нулевую гипотезу отвергают, областью принятия гипотезы – область значений критерия, при которых гипотезу принимают. Критической областью называют область значений критерия, при которых нулевую гипотезу отвергают, областью принятия гипотезы – область значений критерия, при которых гипотезу принимают. Процесс проверки гипотезы состоит из этапов: 1) выбирается статистический критерий К; 2) вычисляется его наблюдаемое значение Кнабл по имеющейся выборке;

Слайд 7

Описание слайда:

3) поскольку закон распределения К известен, определяют (по известному уровню значимости α) критическое значение kкр, разделяющее критическую область и область принятия гипотезы (например, если р(К > kкр) = α, то справа от kкр располагается критическая область, слева – область принятия гипотезы); 3) поскольку закон распределения К известен, определяют (по известному уровню значимости α) критическое значение kкр, разделяющее критическую область и область принятия гипотезы (например, если р(К > kкр) = α, то справа от kкр располагается критическая область, слева – область принятия гипотезы); 4) если вычисленное значение Кнабл попадает в область принятия гипотезы, то нулевая гипотеза принимается, если в критическую область – нулевая гипотеза отвергается.

Слайд 8

Описание слайда:

Различают разные виды критических областей: Различают разные виды критических областей: правостороннюю критическую область, определяемую неравенством K > kкр ( kкр > 0); левостороннюю критическую область, определяемую неравенством K < kкр ( kкр < 0); двустороннюю критическую область, определяемую неравенствами K < k1, K > k2 (k2 > k1).

Слайд 9

Описание слайда:

Мощностью критерия наз. вероятность попадания критерия в критическую область при условии, что верна конкурирующая гипотеза. Мощностью критерия наз. вероятность попадания критерия в критическую область при условии, что верна конкурирующая гипотеза. Если обозначить вероятность ошибки 2-го рода (принятия неправильной нулевой гипотезы) β, то мощность критерия равна 1 – β. Чем больше мощность критерия, тем меньше вероятность совершить ошибку 2-го рода. Поэтому после выбора уровня значимости следует строить критическую область так, чтобы мощность критерия была максимальной.