Архитектура электронного правительства: Единая архитектура – это методологический подход при создании системы управления государства, который строится...
Историки об Елизавете Петровне: Елизавета попала между двумя встречными культурными течениями, воспитывалась среди новых европейских веяний и преданий...
Топ:
Эволюция кровеносной системы позвоночных животных: Биологическая эволюция – необратимый процесс исторического развития живой природы...
Характеристика АТП и сварочно-жестяницкого участка: Транспорт в настоящее время является одной из важнейших отраслей народного...
Установка замедленного коксования: Чем выше температура и ниже давление, тем место разрыва углеродной цепи всё больше смещается к её концу и значительно возрастает...
Интересное:
Берегоукрепление оползневых склонов: На прибрежных склонах основной причиной развития оползневых процессов является подмыв водами рек естественных склонов...
Принципы управления денежными потоками: одним из методов контроля за состоянием денежной наличности является...
Что нужно делать при лейкемии: Прежде всего, необходимо выяснить, не страдаете ли вы каким-либо душевным недугом...
Дисциплины:
2017-10-16 | 364 |
5.00
из
|
Заказать работу |
Практическое занятие № 3
ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ
Цель работы: изучить приёмы работы с инструментами Пакета анализа и встроенными функциями MS Excel для проверки статистических гипотез.
Основные положения
Под статистической гипотезой понимают всякое высказывание о генеральной совокупности, проверяемое по выборке.
Выдвинутая гипотеза называется нулевой (или основной) и обозначается H 0. Гипотеза, которая противоречит нулевой, называется конкурирующей (или альтернативной) и обозначается H 1. Для проверки нулевой гипотезы используют критерий ‒ специально подобранную случайную величину, распределение которой известно. Значение критерия, вычисленное по выборкам, называется наблюдаемым (или экспериментальным) значением и обозначается Zнабл. Множество возможных значений критерия разбивается на два непересекающихся подмножества: одно из них содержит значения, при которых нулевая гипотеза отвергается (критическая область), а другое – при которых она принимается (область допустимых значений или область принятия гипотезы).
Различают одностороннюю (правостороннюю или левостороннюю) и двустороннюю критические области. Если наблюдаемое значение критерия принадлежит критической области, то основная гипотеза H 0 отклоняется и принимается альтернативная гипотеза H 1, если же Zнабл . принадлежит области допустимых значений, то принимается H 0, отвергается H 1.
Схема проверки гипотезы:
1. Формирование нулевой гипотезы H 0 и конкурирующей гипотезы H 1.
2. Выбор вероятности a − уровня значимости нулевой гипотезы H 0.
3. Вычисление соответствующего уровню значимости критического значения статистики (статистического критерия) Zкр .
4. Вычисление по выборкам наблюдаемого значения критерия Zнабл ..
5. Сравнение наблюдаемого значения критерия с критическим (проверка попадания критерия в критическую область). Если Zнабл . попадает в критическую область, то нулевая гипотеза H 0 отвергается и принимается конкурирующая гипотеза H 1. Если же нет, то нет оснований отвергать нулевую гипотезу.
В статистических пакетах обычно не используется значения задаваемого уровня значимости a. В выходных данных содержатся выборочные значения Zнабл . статистики критерия Z и вероятность того, что случайная величина Z (при условии, что верна гипотеза H 0) превышает выборочное значение Zнабл ., т. е. значение
Эта вероятность называется p-значением (p-level).
При двусторонней проверке p-значение равно
.
Таким образом, p – минимальный уровень значимости, при котором гипотеза может быть отвергнута.
Если p > a, где a − заданный уровень значимости, гипотеза H0 принимается на уровне значимости p. Если p < a − гипотеза H0 отклоняется, так как Zнабл. попадает в критическую область, причём вероятность ошибки первого рода равна p.
В MS Excel проверить некоторые гипотезы можно несколькими способами: с использованием встроенных функций и с помощью инструментов Пакета анализа.
Практическое занятие № 3
ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ
Цель работы: изучить приёмы работы с инструментами Пакета анализа и встроенными функциями MS Excel для проверки статистических гипотез.
Основные положения
Под статистической гипотезой понимают всякое высказывание о генеральной совокупности, проверяемое по выборке.
Выдвинутая гипотеза называется нулевой (или основной) и обозначается H 0. Гипотеза, которая противоречит нулевой, называется конкурирующей (или альтернативной) и обозначается H 1. Для проверки нулевой гипотезы используют критерий ‒ специально подобранную случайную величину, распределение которой известно. Значение критерия, вычисленное по выборкам, называется наблюдаемым (или экспериментальным) значением и обозначается Zнабл. Множество возможных значений критерия разбивается на два непересекающихся подмножества: одно из них содержит значения, при которых нулевая гипотеза отвергается (критическая область), а другое – при которых она принимается (область допустимых значений или область принятия гипотезы).
Различают одностороннюю (правостороннюю или левостороннюю) и двустороннюю критические области. Если наблюдаемое значение критерия принадлежит критической области, то основная гипотеза H 0 отклоняется и принимается альтернативная гипотеза H 1, если же Zнабл . принадлежит области допустимых значений, то принимается H 0, отвергается H 1.
Схема проверки гипотезы:
1. Формирование нулевой гипотезы H 0 и конкурирующей гипотезы H 1.
2. Выбор вероятности a − уровня значимости нулевой гипотезы H 0.
3. Вычисление соответствующего уровню значимости критического значения статистики (статистического критерия) Zкр .
4. Вычисление по выборкам наблюдаемого значения критерия Zнабл ..
5. Сравнение наблюдаемого значения критерия с критическим (проверка попадания критерия в критическую область). Если Zнабл . попадает в критическую область, то нулевая гипотеза H 0 отвергается и принимается конкурирующая гипотеза H 1. Если же нет, то нет оснований отвергать нулевую гипотезу.
В статистических пакетах обычно не используется значения задаваемого уровня значимости a. В выходных данных содержатся выборочные значения Zнабл . статистики критерия Z и вероятность того, что случайная величина Z (при условии, что верна гипотеза H 0) превышает выборочное значение Zнабл ., т. е. значение
Эта вероятность называется p-значением (p-level).
При двусторонней проверке p-значение равно
.
Таким образом, p – минимальный уровень значимости, при котором гипотеза может быть отвергнута.
Если p > a, где a − заданный уровень значимости, гипотеза H0 принимается на уровне значимости p. Если p < a − гипотеза H0 отклоняется, так как Zнабл. попадает в критическую область, причём вероятность ошибки первого рода равна p.
В MS Excel проверить некоторые гипотезы можно несколькими способами: с использованием встроенных функций и с помощью инструментов Пакета анализа.
Состав сооружений: решетки и песколовки: Решетки – это первое устройство в схеме очистных сооружений. Они представляют...
Организация стока поверхностных вод: Наибольшее количество влаги на земном шаре испаряется с поверхности морей и океанов (88‰)...
Адаптации растений и животных к жизни в горах: Большое значение для жизни организмов в горах имеют степень расчленения, крутизна и экспозиционные различия склонов...
Эмиссия газов от очистных сооружений канализации: В последние годы внимание мирового сообщества сосредоточено на экологических проблемах...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!