Опубликован: 10.09.2016 | Уровень: для всех | Доступ: платный
Дополнительный материал 2:

Приложение 2: Основные положения теории вероятностей

Интервальные оценки и проверка статистических гипотез

Интервальной оценкой параметра \theta называется интервал  который с заданной вероятностью \gamma (\gamma \approx 1) накрывает неизвестное значение \theta. При этом сам интервал  называется доверительным, а вероятность \gamma — доверительной,или уровнем надежности. Величина \alpha = 1 - \gamma представляет собой уровень значимости.

Для построения интервальной оценки параметра q необходимо знать закон распределения статистики \theta_{n}^* и задать уровень надежности \gamma. Границы доверительного интервала определяются условием


Доверительный интервал для математического ожидания нормально распределенной случайной величины X, построенный по выборке X_{1}, X_{2}, \dots , X_{n} на уровне надежности \gamma, имеет вид


где  — двусторонняя \gamma-квантиль распределения Стьюдента с (n – 1)-й степенью свободы;

 — среднеквадратичное отклонение выборочной средней.

Доверительный интервал для дисперсии нормально распределенной случайной величины X с заданным уровнем надежности \gammaопределяется следующим образом:


где  — квантили уровней  распределения , т.е. величины, удовлетворяющие соотношениям


Статистической гипотезой принято считать любое предположение о законе распределения случайной величины генеральной совокупности или о значениях параметров закона распределения. Высказанное предположение, которое подлежит проверке, обозначается H_{0} и называется основной, или нулевой, гипотезой. Наряду с основной гипотезой в рассмотрение вводится и противоречащая ей гипотеза H_{1}, которая называется конкурирующей, или альтернативной. Цель проверки статистической гипотезы заключается в том, чтобы установить, не противоречит ли высказанная гипотеза H_{0} имеющимся выборочным данным X_{1}, X_{2}, \dots , X_{n}.

Для проверки нулевой гипотезы формируется статистический критерий - специальная статистика K = K(X_{1}, X_{2}, \dots , X_{n}), распределение которой в условиях H0 известно. По известному распределению статистического критерия определяется множество значений, которые величина K принимает с вероятностью \gamma, близкой к единице, т.е. практически достоверно. Это множество называется областью принятия нулевой гипотезы. Дополнение этого множества образует критическую область, или область отвержения H_{0}.

Проверка нулевой гипотезы осуществляется следующим образом. По выборочным данным вычисляется значение критерия K_{расч} = K(X_{1}, X_{2}, \dots , X_{n}). Если значение Kрасч принадлежит критической области, то проверяемая гипотеза отвергается как противоречащая выборочным данным и принимается альтернативная гипотеза H_{1}. Если же K_{расч} принадлежит области принятия нулевой гипотезы, то принимается гипотеза H_{0} как не противоречащая имеющимся данным. В этом случае говорят, что нулевая гипотеза принимается на уровне значимости \alpha = 1 - \gamma.

Уровень значимости \alpha характеризует вероятность совершить ошибку первого рода, заключающуюся в напрасном отвержении имеющей место нулевой гипотезы - P\{H_{0}|H_{1}\} = \alpha. Ошибкой второго роданазывается ошибка принятия ложной гипотезы H_{0}.

В компьютерных системах, в частности в STATISTICA, для выборочного значения критерия K_{расч} = K(X_{1}, X_{2}, \dots , X_{n}) определяется уровень значимости нулевой гипотезы p-level (или p-value - p-значение), величина которого определяется условием P\{K > K_{расч}|H_{0}\} = p. Это значение характеризует вероятность ошибки, связанной с распространением утверждения нулевой гипотезы на всю генеральную совокупность. Чем меньше p-значение, тем увереннее происходит отвержение основной гипотезы. В практических задачах в качестве стандартного уровня принят 5%-ный уровень значимости.

В заключение укажем на принцип двойственности теории построения доверительных интервалов и проверки гипотез о значениях параметров распределения. Нетрудно убедиться в том, что при выбранном уровне надежности g доверительный интервал для некоторого параметра \theta составляют те значения параметра, которые совместимы с гипотезой H_{0} :\theta = \theta_{n} при уровне значимости \alpha = 1 - \gamma.

Элементы теории вероятностей и математической статистики: основные понятия и факты

Изучение систематических курсов теории вероятностей и математической статистики является обязательным условием успешного освоения эконометрики. Справочный материал этого Приложения призван напомнить читателю основные понятия и терминологию этих предметов. Материал не претендует на полноту и математическую строгость изложения и никоим образом не подменяет основных учебников в этой области.

Инесса Воробьева
Инесса Воробьева

В дисциплине "Основы эконометрики" тест 6 дается по теме 7.

Вера Борисова
Вера Борисова
Россия
Студентик Студент
Студентик Студент
Россия