Page 83 - 6792

Критерій значимості використовується для перевірки гіпотез
про значимість параметрів генеральної сукупності, функція
розподілу якої відома.
Для того щоб побудувати критерій статистичної гіпотези
необхідно задатися вибірковою функцією (статистичною),
область значень якої слід розділити на дві області: область
прийняття гіпотези та критичну область.
При перевірці статистичної гіпотези не виключені помилки
двох рядів:
1. Відхилення правильної гіпотези.
2. Помилка другого роду – прийняття хибної гіпотези.
Ймовірність помилки першого роду  називають рівнем
значимості гіпотези – ризик виробника. Найбільш часто
приймають  = 0,1; 0,01; 0,05.
Ймовірність помилки другого роду  назви не має, а величину
1- називають потужністю критерію. На практиці величина 
називається ризиком споживача.
Залежність () називається оперативною характеристикою
критерію гіпотези.
Критерій значимості – критерій, за допомогою якого
перевіряють гіпотези про значення параметрів генеральної
сукупності або співвідношення між цими параметрами. За
допомогою критерію значимості можливо виявити, чи не
суперечать отримані дані результатам спостережень. По-друге,
якщо є декілька вибірок – встановити, чи є об’єктивні підстави
того, що вони є представниками однієї і тієї ж генеральної
сукупності.
Перевірка параметричних гіпотез за допомогою критерію
значимості включає в себе такі етапи:
1. Висувають нульову гіпотезу: Н 0: а = а 0.
2. Висувають альтернативну гіпотезу: Н1: а ≠ а 0; а  а 0; а  а 0.
3. Призначають рівень значимості: .
4. Вибирають статистику, що підходить Т, для якої відомий
табульований закон розподілу так, щоб вона давала мінімальну
величину .

83