Проверка гипотезы о величине дисперсии

Проверка гипотезы о величине дисперсии  [c.222]

Проверка гипотезы о величине дисперсии нормальной СЕ  [c.79]


Многие экономические решения связаны с анализом возможных результатов, точнее, с разбросом возможных результатов. Например, при покупке акций какой-либо компании весьма важно оценить риск от такого вложения, который определяется рассеиванием годовых дивидендов по данным акциям за продолжительный период времени. Такую оценку можно осуществлять на базе анализа дисперсии СВ -размера дивидендов. Следовательно, при изучении многих экономических проблем приходится иметь дело с выдвижением и проверкой гипотез о величине дисперсии. Одной из самых распространенных является гипотеза о величине дисперсии нормальной СВ.  [c.79]

Проверка гипотез о величине генеральной дисперсии.  [c.74]

Оценку генерального параметра получают на основе выборочного показателя с учетом ошибки репрезентативности. В другом случае в отношении свойств генеральной совокупности выдвигается некоторая гипотеза о величине средней, дисперсии, характере распределения, форме и тесноте связи между переменными. Проверка гипотезы осуществляется на основе выявления согласованности эмпирических данных с гипотетическими (теоретическими). Если расхождение между сравниваемыми величинами не выходит за пределы случайных ошибок, гипотезу принимают. При этом не делается никаких заключений о правильности самой гипотезы, речь идет лишь о согласованности сравниваемых данных. Основой проверки статистических гипотез являются данные случайных выборок. При этом безразлично, оцениваются ли гипотезы в отношении реальной или гипотетической генеральной совокупности. Последнее открывает путь применения этого метода за пределами собственно выборки при анализе результатов эксперимента, данных сплошного наблюдения, но малой численности. В этом случае рекомендуется проверить, не вызвана ли установленная закономерность стечением случайных обстоятельств, насколько она характерна для того комплекса условий, в которых находится изучаемая совокупность.  [c.193]


Случай проверки гипотезы о средних величинах при неизвестных дисперсиях, равенство которых не предполагается, здесь не рассматривается ввиду его недостаточной теоретической разрабо-  [c.211]

Проверка гипотезы о равенстве средних двух выборок, сделанных из нормально распределенной совокупности с известной величиной дисперсии Длг) и D(y), при яд >30 и пу >30 осуществляется сравнением статистики z4, равной  [c.63]

Проверка статистических гипотез о равенстве дисперсии. Дисперсии играют в экологии очень важную роль, поскольку измеряемая дисперсией величина рассеивания характеризует такие важные показатели, как колебание точности тех или иных технологических процессов, например, зараженности различных участков местности, загряз-  [c.66]

Первая оценка менее точна из-за погрешностей величин S02 и Se2, точность же второй оценки выше, так как дисперсии входят в нее поделенными на т. Из сделанного второго предположения очевидно, что при влиянии фактора х оценки S02, S2 и Sx2 неоднородны. Следовательно, сопоставляя эти выборочные дисперсии, можно принять решение о справедливости первого или второго предположения относительно существенности влияния фактора л с дисперсией их2 на функцию отклика Y. Учитывая точность выражений для а2 с целью проверки гипотезы Н0 ах2 = 0, будем сравнивать выборочные дисперсии SB2 и S2.  [c.129]

В качестве статистического критерия проверки нулевой гипотезы о математическом ожидании нормально распределенной случайной величины при известной дисперсии используется случайная величина  [c.28]

Нормальное распределение используется при проверке различных гипотез в статистике (о величине математического ожидания при известной дисперсии, о равенстве математических ожиданий и т. д.). Подробная схема работы с таблицей значений функции Лапласа Ф(и) приведена в разделе 1.5.1.  [c.26]


Иногда объем определяют сразу, заранее, а затем элементы, попавшие в выборку, подвергают сплошному контролю. Это так называемый фиксированный эксперимент по методу Неймана-Пирсона. Иногда выборку формируют элемент за элементом постепенно, в процессе последовательной проверки результатов каждого из проведенных испытаний в отдельности. Это метод последовательного анализа Вальда. Каждый из методов обладает определенными достоинствами и недостатками. В частности, фиксированный статистический эксперимент универсален в смысле проверки самых разнообразных гипотез, прост по идее, не требует никакой предварительной аналитической работы, его результаты могут быть представлены самыми выразительными средствами наглядного отображения. Однако этот метод, как, впрочем, и все универсальное, трудно назвать экономически оптимальным. А вот метод последовательного анализа Вальда в среднем примерно вдвое экономичнее метода Неймана-Пирсона. Но при таком достоинстве он узконаправлен с его помощью можно проверять только один вид статистических гипотез — гипотез о равенстве математического ожидания (или дисперсии) определенной величине. И еще метод Вальда методически более сложен, требует проведения предварительной аналитической работы, несколько затянут по удельному времени формирования статистического решения в расчете на одно измерение. Примеры использования методов Неймана-Пирсона и Вальда будут нами рассмотрены при обсуждении приемов анализа риска в той или иной сфере предпринимательской деятельности.  [c.257]

Смотреть страницы где упоминается термин Проверка гипотезы о величине дисперсии

: [c.99]    [c.35]