Для того чтобы сравнить два параметрических критерия, проверяющих гипотезу Н0 против альтернативы Н1, достаточно знать …

• распределение статистик этих критериев при справедливости Н0
• распределение статистик при справедливости Н1
• уровень значимости
• доверительный интервал

Другие предметы Колледж Параметрические критерии и гипотезы параметрические критерии гипотеза Н0 гипотеза Н1 распределение статистик уровень значимости доверительный интервал Новый

Для того чтобы сравнить два параметрических критерия, проверяющих гипотезу Н0 против альтернативы Н1, необходимо знать несколько ключевых аспектов. Давайте разберем, что именно нужно учитывать:

• Распределение статистик при справедливости Н0: Это основное распределение, которое используется для определения того, насколько вероятно наблюдать полученные данные, если нулевая гипотеза верна. Знание этого распределения позволяет нам оценить, насколько наш тест статистически значим.
• Распределение статистик при справедливости Н1: Это распределение показывает, как будут вести себя статистики, если альтернативная гипотеза верна. Это важно для понимания мощности теста и вероятности ошибки второго рода.
• Уровень значимости: Это заранее установленный порог, который определяет, насколько мы готовы отвергнуть нулевую гипотезу. Обычно уровень значимости обозначается как альфа (α) и равен 0.05 или 0.01. Он позволяет нам принять решение о том, достаточно ли наши данные для отклонения Н0.
• Доверительный интервал: Хотя он не является прямым критерием для сравнения гипотез, доверительный интервал может дать представление о диапазоне значений, в котором может находиться истинное значение параметра. Это может быть полезно для интерпретации результатов теста.

Таким образом, для сравнения двух параметрических критериев необходимо знать распределение статистик при справедливости Н0, а также уровень значимости. Распределение статистик при справедливости Н1 и доверительный интервал могут быть полезны, но не являются обязательными для самого процесса сравнения.