Головна Головна -> Інше українською -> Економічні теми -> Перевірка статистичної гіпотези

Перевірка статистичної гіпотези

Назва:
Перевірка статистичної гіпотези
Тип:
Інше
Мова:
Українська
Розмiр:
4,62 KB
Завантажень:
326
Оцінка:
 
поточна оцінка 5.0


Скачати цю роботу безкоштовно
Пролистати роботу: 1  2  3 
Лабораторна робота
на тему:
Перевірка статистичної гіпотези


1. Мета роботи
Ознайомитись з базовими поняттями перевірки статистичної гіпотези. Оволодіти навичками застосування критерію "хі-квадрат" та використання коефіцієнта конкордації для перевірки статистичної гіпотези в галузях міжнародних відносин.
2. Порядок виконання роботи
1. Попереднє опрацювання теоретичного матеріалу.
2. Отримання допуску до виконання лабораторної роботи.
3. Опрацювання типового навчального завдання.
4. Виконання індивідуального завдання.
5. Оформлення звіту.
6. Захист роботи.
3. Короткі теоретичні відомості
3.1. Поняття статистичної гіпотези
Статистичних гіпотез завжди дві і вони взаємовиключні. Одну з них називають нульовою гіпотезою Њ0, а другу – альтернативною гіпотезою Њ1, що завжди протилежна нульовій.
Для процедури перевірки статистичних гіпотез існує поняття рівня значимості результатів спостережень. Теорія ймовірностей розділяє події на три класи -– звичайні, рідкі і виняткові. При цьому спостереження виняткової події дає підстави вважати, що причина його настання невипадкова, бо має місце впливу деякого фактора.
Метод виділення рідких подій -пропонує вважати подію рідкою, якщо її імовірність не перевищує 5 %, таке значення є умовним і залежить від поставленої задачі, у деяких випадках рідкими вважають події з імовірністю не більш 1 %, хоча саме використання п’яти відсоткового рівня значимості прийнято майже у всіх прикладних напрямках статистики, у тому числі й в економіці.
Якщо спостереження відносяться до рідких подій (з імовірністю до 5 %), то такі спостереження і результати їхньої обробки називають статистично значимими. Якщо імовірність деякого результату спостереження в умовах основної гіпотези виявиться дуже малою, то чим вона менше, тим більше основ відхилити Њ0. З іншого боку, якщо відбудеться дуже рідка подію то значимість такого спостереження надзвичайно висока.
Статистичний критерій - правило відповідного якого приймається чи відхиляється та чи інша гіпотеза.
На жаль, не існує єдиного, універсального критерію значимості -– їх приходиться розробляти в теорії і використовувати на практиці стосовно до особливостей конкретних задач.
3.2. Критерій "хі-квадрат" перевірки статистичної гіпотези
Існує досить великий клас задач де випадкові величини мають більше двох припустимих значень. У таких задачах використовується критерій 2 , за формулою:
, де
WH - теоретичні дані, WE - експериментальні дані, k - кількість інтервалів на шкалі. Сума беріться по всіх припустимих значеннях випадкової величини.
Ця випадкова величина була запропонована видним статистиком Р.Фішером для перевірки гіпотез про відповідність вибіркового розподілу деякому заданому закону.
Отримане значення 2 називають емпіричним, тобто отриманим експериментальним шляхом. Існують статистичні таблиці (Додаток 1) функції F(2) з розрахованими критичними значеннями 2 для різних рівнів значимості та числа ступенів свободи v=(k-1). Саме різниця між емпіричним значенням 2е та табличним критичним значенням 2кр впливає та прийняття (відхилення) гіпотези.
3.3. Використання коефіцієнта конкордації для перевірки статистичної гіпотези
Випадкові величини, що вимірюються за ранговою шкалою Ord, як правило мають більше ніж два припустимих значення, тобто припускається наявність декількох фіксованих значень, упорядкованих по деякій ознаці, чи властивості. У цих випадках говорять, що випадкова величина може бути величиною “першого рангу”, “другого рангу” і т.п.
Існують і різні, обґрунтовані й апробовані методи аналізу таких величин. Відмінність між ними тільки в способі розрахунку критерію, прийнятті чи відкиданні нульової гіпотези.
Один з таких методів, що найчастіше використовується для аналізу експертних оцінок, запропоновано М. Кендаллом і має назву "показник погодженості рангів" чи коефіцієнт конкордації:
W = S / Smax, де S - сума квадратів відхилень;
Smax m2 (n3– n) / 12, де
m - кількість експертів; n - кількість факторів;
Числове значення коефіцієнта конкордації знаходиться в межах 0W1.

Завантажити цю роботу безкоштовно
Пролистати роботу: 1  2  3 



Інше на тему: Перевірка статистичної гіпотези

BR.com.ua © 1999-2017 | Реклама на сайті | Умови використання | Зворотній зв'язок