Page 116 - 70

розподіл, в деяких випадках вона задає вид розподілу із відповід-
ною особливістю.
При перевірці гіпотези H необхідно також визначити аль-
0
тернативну гіпотезу H , яка повинна характеризувати небажані
1
властивості розподілу F(х). Для перевірки гіпотези H вибирають
0
деяку статистику d, яка залежить від вибірки і характеризує відхи-
лення розподілу реальної вибірки результатів спостережень від гі-
потетичної функції розподілу. Крім цього, для цієї статистики при
умові виконання гіпотези H повинна бути відома функція розпо-
0
ділу. Наприклад, якщо перевіряється гіпотеза, що математичне спо-
дівання вибірки співпадає із заданим значенням a , за міру відхи-
0

лення від гіпотези t бажано прийняти нормоване відхилення a від
значення a , тобто
0

t  a  a 0  a  .
При перевірці гіпотези H задають рівень значимості α – ма-
0
ле число, яке є ймовірністю практично неможливої події. Частіше
всього α приймають рівним 0,05 або 0,01. По заданому α знаходять
таке значення статистики d , щоб ймовірність його перевищення

статистики d була рівною α: Р {d  d  H 0 }   , тобто щоб пере-
вищення d в одиничному досліді було практично неможливим.

По заданій вибірці розраховують фактичне значення статис-
тики і порівнюють його з критичним значенням. Якщо в результаті
такого порівняння буде мати місце, що d > d , то це означає, що

відбулася подія, яка при виконанні гіпотези H практично немож-
0
лива. Тому роблять висновок, що гіпотеза H відхилена дослідом.
0
З другого боку, якщо d < d , то можна визнати гіпотезу H як

0
таку, що не суперечить дослідним даним.
Слід відмітити відмінність ймовірнісної логіки прийняття чи
відхилення гіпотези від звичайних логічних висновків. Якщо d >

154