По какому принципу выбирается критическая область?

• вероятность попадания в нее должна быть минимальной, если верна гипотеза Hо и максимальной в противном случае
• вероятность попадания в нее должна быть минимальной, если верна гипотеза H1 и максимальной в противном случае
• вероятность попадания в нее должна быть равна 0
• вероятность попадания в нее должна быть максимальной, если верна гипотеза Hо и минимальной в противном случае

Другие предметы Университет Статистические гипотезы и критерии проверки гипотез критическая область гипотеза H0 гипотеза H1 теория вероятностей математическая статистика выбор критической области вероятность статистические гипотезы Новый

Критическая область в статистических тестах выбирается на основе уровня значимости и предполагаемых гипотез. Давайте рассмотрим, как именно это происходит.

Принцип выбора критической области:

1. Определение гипотез: Сначала формулируются нулевая гипотеза (H0) и альтернативная гипотеза (H1). Нулевая гипотеза обычно предполагает отсутствие эффекта или различия, а альтернативная гипотеза предполагает наличие эффекта или различия.
2. Выбор уровня значимости: Уровень значимости (обычно обозначаемый как α) — это вероятность того, что мы отвергнем нулевую гипотезу, когда она на самом деле верна. Обычно выбирают α = 0.05 или α = 0.01.
3. Определение критической области: Критическая область — это набор значений статистики, при которых нулевая гипотеза H0 отвергается. Размер критической области определяется уровнем значимости α. Это означает, что вероятность попадания в критическую область должна быть минимальной, если H0 верна.
4. Максимизация вероятности в альтернативной гипотезе: В то же время, критическая область должна быть такой, чтобы вероятность попадания в нее была максимальной, когда верна альтернативная гипотеза H1. Это позволяет нам эффективно выявлять отклонения от H0.

Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос: вероятность попадания в нее должна быть минимальной, если верна гипотеза H0 и максимальной в противном случае.