![]() |
Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | |
|
Пример сложной гипотезы. Плотность распределения генеральной совокупности нормальная, дисперсия известна и равна . Из генеральной совокупности X извлечена выборка
. Проверяется сложная гипотеза
:
против альтернативы
:
.
Примеры необходимости проверки подобного рода гипотез:
выявление разладки технологического процесса по параметру a;
распознавание перехода значения регулируемого параметра через уставку;
выявление превышения некоторой характеристикой установленной нормы (при медицинской диагностике, экологическом мониторинге, контроле качества пищевых продуктов, при сертификационных и иных испытаниях изделий и т.д.).
Поскольку проверяются гипотезы о математическом ожидании, как и в предыдущем разделе, подходящей статистикой для проверки этой гипотезы является среднее арифметическое, плотность распределения которого нормальна с дисперсией .
На рис. 35 приведены примеры двух вариантов расположения плотностей распределения средних арифметических значений, соответствующих гипотезам и
: при значительном удалении друг от друга истинных значений математических ожиданий (см. рис. 35, а) и при близком их расположении.
Если в первом варианте в качестве критического значения выбрать значение а, и сравнивать с ним получающееся среднее арифметическое значение, то возможно достижение достаточно малых значений вероятностей ошибочных решений a и b. Однако, формулировка сложной гипотезы допускает вариант, показанный на рис. 35, б. В этой ситуации, если критическим значением является а, вероятности a и bсколь угодно близки к 0,5, что для практики недопустимо. Можно уменьшить вероятность ошибки первого рода aпутем перемещения границы между областями и вправо. Но тогда вероятность ошибки второго рода
будет недопустимо близка к единице, поскольку в этом случае она равна площади под кривой плотности распределения статистики
, соответствующей гипотезе
, по всей области
, то есть области, при попадании
в которую принимается решение о непротиворечивости экспериментальным данным гипотезы
.
Попытка уменьшить значение вероятности b путем перемещения влево критического значения, то есть границы между областями и
(на рис. 35 эти области обозначены, как
и
), приводит к недопустимо близкому к единице значению вероятности ошибки первого рода
.
Из этого следует, что при проверке сложных гипотез может контролироваться только одна из вероятностей ошибочного решения: либо a, либо b. Значение другой из них не гарантируется и может быть сколь угодно близким к единице.
Это обстоятельство является существенным недостатком описанного метода проверки сложных гипотез.
Дата публикования: 2014-10-20; Прочитано: 469 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!