Оглавление:
Односторонние t-тесты
- Односторонний f тест Нулевая гипотеза № 0: запустить и запустить r тест с p = p0 Проверьте возможное отклонение с коэффициентом регрессии, равным Б. Если вы отвергаете эту гипотезу, вы принимаете альтернативу косвенно Гипотеза I: (3Фр0. До сих пор альтернативная гипотеза была просто отрицанием Левая гипотеза.
- Тем не менее, в случае альтернативного гипо В частности, процедуры проверки должны быть улучшены. Расследовать три случая. Первый случай — это особый случай, 104 Единственное альтернативное истинное значение P Представляет р. Если второй случай -p не равен p0, возникает боль. Chero; третий случай — если значение P не равно p0, Мало фильтрации. H0: fi = p0, #,: /? = & В этом случае по какой-то причине возможны только два. *
Мутные значения коэффициентов при p0 и p. Людмила Фирмаль
Для ясности Более того, р, по. Предположим, вы хотите проверить гипотезу H0 На уровне значимости 5% используйте для этого обычную процедуру. Уже описано в этой главе. Найти верхнюю границу, Предполагая, что H0 является правильным, уменьшите «хвост» / -распределение на 2,5 процента Они показаны как A и B на рисунке. 3,8. Гипотеза H0 имеет коэффициент Регрессия b находится справа от точки B или слева от точки A.
Кроме того, значение b составляет 2? Это справа от Это более совместимо с гипотезой I, чем с гипотезой I0. Вероятность быть справа 2? Из гипотезы Н {если верно, гораздо больше, чем из гипотезы правды ЗЫ Я0. Нет сомнений в том, что мы отвергли эту гипотезу. Примите I0 и гипотезу I. Однако, если b слева от A, используется процедура проверки Ки приведет нас к неправильному выводу. Последний должен отказаться от Г.И.
Предложите I0 и, следовательно, примите гипотезу I. Гипноз гипотеза H Вероятность нахождения b на левой стороне x A незначительна. Даже не построил кривую функции плотности вероятности, соответствующую Гипотеза Н {. Когда такое значение b получается только один раз за мил Лион о случаях с правдой гипотезы H 9 Гипотеза H0, тогда предполагая, что это гораздо более логично Утверждение I0.
Конечно, один из миллиона совершает ошибку, Если нет, вы будете правы. Таким образом, гипотеза H0 отвергается, только если b Нет «хвоста» в 2,5 процента от распределения, т. Е. Справа от B. Это В настоящее время мы проводим проверку гипотез в одностороннем порядке. В результате вероятность совершения ошибки первого типа составляет до 2,5%. с того времени Уровень значимости определяется как вероятность совершения ошибки первого типа.
В настоящее время он составляет 2,5%. Как уже упоминалось, экономисты обычно предпочитают проверку гипотез. 5 и 1 процент уровня значимости проверки 2,5 процента Уровень. При тестировании на уровне 5 процентов Если важно, переместите точку B влево, пока она не достигнет 5% Увеличенная вероятность «хвоста» и предполагаемая вероятность распределения Ошибка типа I до 5%. (Вопрос.
Почему сознательно Количество ошибок первого типа? Ответа на этот вопрос. В то же время Вероятность ошибок типа 2 уменьшается. Это значит Нулевая гипотеза не отклоняется, если ложна. ) Если стандартное отклонение b известно (на самом деле ), Если распределение нормальное, точка B является BZcraH- Стандартное отклонение на правой стороне P0. Z определяется из отношения A (Z) = диаграмма. 3,8.
Распределение b в соответствии с гипотезой H0 и Well = 0,9500 AL в соответствии с таблицей. Соответствующее значение для Z составляет 1,64. Для ст Отклонение дротика неизвестно и оценивается как стандартная ошибка Для ранга b вы должны использовать / -распределение. Вы можете найти критическое А.2 Соответствующие степени свободы в соответствии со значением / таблицей Колонка относится к 5%.
Аналогично, при выполнении тестов уровня 1% Важно переместить B вправо Деление включает 1% вероятности. Когда вам нужно рассчитать стандарт Мне нужно найти ошибку в значении b на основе выборочных данных, критических Столбец, соответствующий конкретному значению / 1%. Анализ предполагал, что p было больше, чем P0.
Очевидно, что Если меньше, чем P0, вы можете использовать ту же логику Односторонняя проверка путем выбора «хвоста» в левой части дистрибутива В качестве важной области гипотезы H0. Стандарт мощности В этом конкретном случае вы можете рассчитать предполагаемую вероятность Принятие второго типа ошибки, неправильная гипотеза.
- Предположим, мы Они приняли ложную гипотезу H0: p = p0, и альтернатива на самом деле верна Гипотеза I: р = р. Возвращаясь к рисунку, 3.8 принимает гипотезу H0 в следующих случаях: Коэффициент регрессии выборки b слева от точки B. Бумага вполне верна, и вероятность того, что b защищается слева от B, равна Площадь на левой стороне B под кривой функции плотности Вероятность, соответствующая гипотезе I.
Все, что вам нужно сделать, это вы Вы хотите вычислить точку B / статистику, предполагая, что J $ = p1? Если эта вероятность обозначена y, то степень критерия, определяемая как вероятность предотвращения ошибки второго типа, будет (1-y) — очевидно, не Избегайте компромиссов между силой стандартов и уровнями значимости.
Используйте таблицу Распределение, которое находит вероятность того, что / -b больше чем / Ошибки дротика защищают левую часть р. Людмила Фирмаль
Чем выше уровень значимости, тем больше точка B сдвигается вправо, И стандартная сила уменьшается. Если вы используете односторонние критерии вместо двусторонних, вы можете получить: Важная сила на каждом уровне. Как вы можете видеть, когда Переход на односторонний стандарт с уровнем значимости 5% Ка 3.8 на рисунке смещен влево, так что H0 гипотеза.
Тем не менее, вы должны помнить, чтобы получить власть Получается только при условии использования одностороннего критического Тыл оправдан. H0: {i = jl0, H,: p> 0 ° Мы рассмотрели случай, когда конц был включен в альтернативную гипотезу Для значения виртуальной задержки p ((3,> po), логика, Это будет использовать и применять односторонние критерии.
В более общем случае, если гипотеза I выражается как P1> po без закона Конкретное значение. Я хочу исключить левый «хвост» из дистрибутива Cree Чем ниже значение b, Излучение по гипотезе H0: гипотеза H: p = po чем p> P0 Это в поддержку гипотезы H0, а не наоборот. Поэтому мы будем снова Односторонние критерии для проверки гипотез предпочтительнее обеих сторон.
Посмотрите на «хвост» справа от распределения как область отклонения гипотезы. Обратите внимание, что $ {не определено, поэтому нет функции для вычисления. Я положу силу такого стандарта. Н0: Р = р0, Н ,: Р <0О Точно так же альтернативная гипотеза I: p 0 Вместо более общей гипотезы I, p <0. Это Критическое значение t для отклонения гипотезы hypo0 при проверке гипотезы Сторонние критерии будут меньше, и нулевое отклонение будет легче.
Установить гипотезы и зависимость. 107 случай При оценке возврата потребления пищи, 23 Наказание за свободу. При использовании 1% уровня значимости и 2 уровней значимости Критическое значение сторонних критериев проверки гипотез / = 2,807. Серра Разумно предположить, что доход оказывает положительное влияние на Уровень расходов на питание.
Однако, чтобы проверить гипотезу, вы можете использовать: Использование критических однонаправленных критериев Значение составляет менее 2500. Также / статистика, расчет Размер выборки составил 31,0. Так что в этом случае нет улучшения Значение. Оценка коэффициента очень велика по сравнению со стандартным Ошибочно отвергать нулевую гипотезу, что бы ни случилось тестирование гипотез на основе критериев — двусторонний или односторонний Ron’nemu.
Пример взаимосвязи между общей инфляцией и инфляцией, вызванной инфляцией Рост заработной платы, возможность использовать, чтобы проверить один Внешние стандарты имеют смысл. Нулевая гипотеза — инфляция Причины, вызванные ростом заработной платы, полностью отражены в общих инвестициях. Есть Фляция, H0: p = 1.0.
Мы рекомендуем вам взять альтернативу Гипотеза о том, что P <1 за счет повышения производительности Да, это может привести к снижению общей инфляции По сравнению с инфляцией из-за роста заработной платы, то есть Hx: p <1,0. В результате расчета получен коэффициент регрессии, равный 0,82, ошибка дротика 0,10; нулевая гипотеза / статистика -1,80. Это значение недостаточно велико, чтобы отклонить гипотезу H0 на 5%
Использование уровня значимости и двусторонних критериев Критический Физическая ценность 2.10. Однако при использовании одного направления Критерии испытаний, тогда критическое значение снизилось до 1,73, а теперь Вы можете отклонить нулевую гипотезу. Другими словами, мы можем сделать вывод Общая инфляция значительно ниже, чем инфляция, вызванная Расчет заработной платы.
Упражнения 3,19. Проверка значимости с использованием односторонних критериев Наклон регрессионной модели между затратами на коммунальные услуги Услуги, представленные в упражнении 3.12, и располагаемый личный доход.
Оправдывает обоснованность использования одностороннего критерия. 3,20. Используя результаты упражнений 2.4 и 2.5, Коэффициент регрессии. Применить одно направление / стандарт к делу По мере необходимости. Обоснуйте одностороннее использование Его стандарты.
Смотрите также:
| Проверка гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии | F-тест на качество оценивания |
| Доверительные интервалы | Взаимосвязи между критериями в парном регрессионном анализе |
