• Nie Znaleziono Wyników

Weryfikacja hipotezy H0 : p = p0 na poziomie istotno´sci α

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Weryfikacja hipotezy H0 : p = p0 na poziomie istotno´sci α"

Copied!
1
0
0

Pełen tekst

(1)

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

WERYFIKACJA HIPOTEZ O WSKA´ZNIKU STRUKTURY.

TEST ISTOTNO´SCI DLA WSKA´ZNIKA STRUKTURY.

Badana cecha X ma rozk lad dwupunktowy (zero-jedynkowy), tzn. P (X = 1) = p, P (X = 0) = 1 − p.

Zak ladamy, ˙ze badana pr´oba losowa ma du˙z¸a liczno´s´c (n ≥ 100).

Weryfikacja hipotezy H0 : p = p0 na poziomie istotno´sci α.

Zn-liczba element´ow wyr´o˙znionych w n-elementowej pr´obie Obliczamy warto´s´c statystyki

U =

Zn

n − p0

qp0(1−p0) n

(statystyka U ma asymptotyczny rozk lad N(0, 1)).

Hipotez¸e H0 odrzucamy (H1 przyjmujemy) gdy obliczona warto´s´c statystyki U nale˙zy do zbioru kryty- cznego W . W przeciwnym przypadku nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy H0.

W = (−∞, −u1−α2) ∪ (u1−α2, +∞), gdy H1 : p 6= p0

W = (u1−α, +∞), gdy H1 : p > p0

W = (−∞, −u1−α), gdy H1 : p < p0.

TEST ISTOTNO´SCI DLA DW ´OCH WSKA´ZNIK ´OW STRUKTURY.

Badana cecha X ma w dw´och populacjach rozk lad dwupunktowy (zero-jedynkowy). W populacji I:

P (X = 1) = p1, P (X = 0) = 1 − p1, a w populacji II: P (X = 1) = p2, P (X = 0) = 1 − p2. Zak ladamy, ˙ze badana pr´oby losowa maj¸a du˙ze liczno´sci (n1 ≥ 100, n2 ≥ 100).

Weryfikacja hipotezy H0 : p1 = p2 na poziomie istotno´sci α.

Zn1-liczba element´ow wyr´o˙znionych w n1-elementowej pr´obie wylosowanej z populacji I Zn2-liczba element´ow wyr´o˙znionych w n2-elementowej pr´obie wylosowanej z populacji II Obliczamy warto´s´c statystyki

U =

Zn1 n1 Znn2

r 2

Zn1+Zn2

n1+n2 (1 −Zn1n +Zn2

1+n2 ) ·nn1+n2

1·n2

(statystyka U ma asymptotyczny rozk lad N(0, 1)).

Hipotez¸e H0 odrzucamy (H1 przyjmujemy) gdy obliczona warto´s´c statystyki U nale˙zy do zbioru kryty- cznego W . W przeciwnym przypadku nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy H0.

W = (−∞, −u1−α2) ∪ (u1−α2, +∞), gdy H1 : p1 6= p2 W = (u1−α, +∞), gdy H1 : p1 > p2

W = (−∞, −u1−α), gdy H1 : p1 < p2. Opis danych:

n - liczno´s´c pr´obki;

n1, n2 - liczno´s´c pr´obek pobranych odpowiednio z populacji I i II;

x1, x2 - ´srednia z pr´oby dla populacji I i II;

α - poziom istotno´sci;

uα - kwantyl rz¸edu α rozk ladu N(0, 1);

Krzysztof Bry´s 1999-2006c 1

Cytaty

Powiązane dokumenty

Cecha X (wynik jednego do´swiadczenia) ma rozk lad

[r]

Zak ladaj¸ac, ˙ze b l¸edy pomiar´ow maj¸a rozk lad normalny o nieznanym σ, na poziomie ufno´sci 0.95 znale´z˙c przedzia l ufno´sci dla odchylenia standardowego σ5. W celu

[r]

Na poziomie istotno´sci α = 0.05 zweryfikowa˙c hipotez¸e, ˙ze warto´sci przeci¸etne plonu z hektara s¸a dla obu gatunk´ow jednakowe wobec hipotezy alternatywnej m´owi¸acej,

oczekuje poprawy warunk´ow pracy a spo´sr´od 200 losowo wybranych ´swistak´ow pracuj¸acych przy masowa- niu kr´ow 120 o´swiadczy lo, ˙ze oczekuje poprawy warunk´ow pracy7.

Na poziomie istotno´sci α = 0.01 zweryfikowa´c hipotez¸e, ˙ze ´swistaki pracuj¸ace przy masowaniu kr´ow cz¸e´sciej ni˙z ´swistaki zawijaj¸ace w sreberka oczekuj¸a

Do jakiego przedzia lu powinny nale˙ze´ c warto´sci statystyki chi-kwadrat aby przy poziomie istotno´sci α = 0.05 nie by lo podstaw do odrzucenia hipotezy m´ owi¸ acej, ˙ze