В процессе проверки гипотезы существует вероятность того, что нулевая гипотеза будет отвергнута, когда в действительности она должна быть принята. Это называется ошибкой I рода. Вероятность допущения ошибки I рода — это уровень значимости. Таким образом, когда мы выбираем 5%-ный уровень значимости для проверки, одновременно мы допускаем, что в 5% случаев мы отвергнем нулевую гипотезу тогда, когда фактически нам следовало бы принять ее. [c.240]
Далее вычисляется стандартизованный критерий проверки таким же образом, что и для двусторонней проверки за исключением того, что уровень значимости будет относиться только к правой части распределения. Правило принятия решения выглядит так [c.243]
Таким образом, величина р равна 0,3874 так как это больше, чем 5%-ный уровень значимости, установленный в начале проверки. мы принимаем нулевую гипотезу, как и раньше. [c.249]
Важно установить уровень значимости до начала проведения проверки. Впоследствии какие-либо корректировки могут быть рассмотрены только в контексте ранее определенных показателей. [c.55]
Низкий уровень значимости (80 000 у.Д.е) должен быть принят во внимание в тех случаях, когда аудитор работает впервые с этим клиентом или в новой, незнакомой отрасли. (Клиент, может быть, уже и обслуживался данной фирмой, однако ранее проверки проводил другой аудитор.) [c.154]
Проверка значимости коэффициента парной линейной регрессии эквивалентна проверке значимости коэффициента корреляции переменных х и у. В этом можно убедиться, сравнив значения t-статистик для коэффициента корреляции в предыдущей главе и коэффициента регрессии b (пример рассматривается один и тот же). Эти значения одинаковы и равны -0,658. Соответственно, и уровень значимости у них одинаков. [c.303]
Построенный алгоритм отнюдь не лишен недостатков. Помимо того, что здесь не контролируется уровень значимости критерия проверки гипотезы единичного корня, возникают сложности и с интерпретацией результатов, что будет видно из последующих примеров. [c.143]
Выбрать уровень значимости а для проверки нулевой гипотезы Обычно выбирают уровень значимости а, равный 0,05. [c.582]
Ваш управленческий подход в каждой отдельно взятой ситуации должен также учитывать, как изменится в будущем уровень подготовленности работников. Одной из значимых задач Тактического менеджмента , и в особенности части 2 книги, является описание процедуры проверки уровня подготовленности ваших сотрудников и приведение его в соответствие с требованиями, предъявляемыми в различных ситуациях. В некоторых ситуациях эффективным окажется подход Теории игрек , в других лучше использовать подход Теории икс , но в большинстве случаев от вас потребуется установить наиболее подходящий баланс между этими двумя крайностями, чтобы эффективно руководить ситуацией. Одним из моих посылов является то, что обозначенному подходу я приписываю решающую роль в деле удовлетворения потребностей организации, которые изменяются, дабы выстоять перед лицом испытаний двадцать первого столетия. [c.144]
Установление значимости на высоком уровне зависит от влияния следующих факторов. Если максимальный размер аудиторского гонорара строго регламентирован и не превышает 20 000 у.д.е., это ограничивает сроки проведения аудиторской проверки, а следовательно, влияет на повышение уровня значимости. (Чем короче сроки проверки, тем меньше объем проверяемой выборочной совокупности, тем выше уровень риска необнаружения значимой ошибки. Чтобы не устанавливать риск на очень высоком уровне, аудитору приходится повышать величину допустимой значимой ошибки.) [c.154]
При изучении литературы оказывается, что ошибка регрессии вызывает самую сильную критику метода анализа по множеству объектов. Спорят, что производимая (и продаваемая) каждой фирмой продукция обычно является случайной переменной и колебания выпускаемой продукции вокруг среднего значения не контролируются фирмой. Фирма определит наилучший способ распределения выпускаемой продукции. По словам Фридмена, если нет переменных затрат, то исследование на множестве объектов продемонстрирует резкое снижение средних затрат. Когда фирмы классифицируются по действительному выпуску продукции, тогда возникает именно такой тип смещения. Фирмы с наивысшими объемами выпуска вряд ли будут производить продукцию на непривычно низком уровне в среднем они явно скорее будут выпускать продукцию на необычно высоком уровне в отличие от тех, чей уровень выпуска является самым низким [39]. Эта критика была широко принята. Были предприняты попытки избежать ошибки регрессии путем классификации фирм по предприятиям и проверкой значимости внутризаводской и межзаводской регрессии [11]. С другой стороны, спорили, что если выпускаемая продукция является случайной переменной, то оценочной кривой затрат для принятия решения будет кривая ожидаемых затрат, а не кривая затрат, вызываемых случайными изменениями объемов выпуска [94]. Кривые ожидаемых затрат будут более пологими, чем исходные кривые. Поскольку учетный период обычно включает в себя много единичных экономических периодов, имеющиеся реально в наличии данные в основном будут приближаться к ожидаемому объему выпуска. Если данное положение справедливо, то это дает начало объяснению того, почему в оцененных кривых затрат наблюдается почти линейность и почему следует более серьезно воспринимать результаты этих исследований. [c.192]
Все меры по рациональной и грамотной организации процесса аудиторской проверки, применение специфических методов и приемов аудита призваны обеспечить высокий уровень качества оказываемых аудиторскими организациями услуг [31], [79]. Категория качества аудиторской проверки весьма субъективна. Однако, учитывая общественную значимость результатов аудиторской деятельности, на практике существует объективная необходимость выработки и применения определенных критериев оценки качества аудита. Можно утверждать, что аудит считается качественным, если он планировался и проводился в соответствии с общепринятыми правилами (стандартами) аудиторской деятельности. Соблюдение стандартов на этапе формирования мнения аудиторской организации о достоверности бухгалтерской отчетности в основном обеспечивается соблюдением установленных стандартов на предшествующих этапах аудиторской проверки. [c.223]
Для планирования проверки и конкретных процедур необходима не только информация об уровне надежности системы внутреннего контроля, но и оценка степени внутрихозяйственной надежности, связанной с уровнем внутрихозяйственного риска. Поскольку наличие данного вида риска зависит от внешних условий и специфики деятельности экономического субъекта, воздействие на его уровень ограничено как со стороны аудитора, так и со стороны экономического субъекта. Однако аудитор обязан учитывать такое воздействие при планировании проверки. Поэтому внутрихозяйственная надежность подлежит оценке и в целом, и применительно к каждой значимой статье бухгалтерской отчетности. Тем более, что оценка уровня надежности отдельных статей бухгалтерской отчетности как низкой не исключает возможности оценки уровня надежности других статей как высокой. [c.309]
Уровень значимости (signifi an e level) гипотезы — это вероятность того, что критерий проверки находится в критической области при условии верности гипотезы HQ — обычно равен 5 или 1%. Если проверка при 5%-ном уровне значимости приведет к отказу -от гипотезы Яо, то говорят, что величина критерия значима. Если HQ отвергается при 1%-ном уровне, используется термин "высокий уровень значимости". [c.239]
Тестирование состоит в проверке того, что временной ряд Prst не содержит единичный корень, т.е. что процесс стационарен вокруг данного тренда, и если это так, действительно ли ряд имеет затухающий тренд, т.е. у 0 и 8 < 0. Иными словами, тестируются следующие гипотезы H Я = О (против Я < 0), Н2 у= 0 (против у 0) и Н3 8> 0 (против 8 < 0). В данной в работе везде принят критический уровень значимости равный 10%. [c.13]
Такого рода характеристика явлений, влияющих на уровень и динамику валютного курса, является непременным этапом, предшествующим самостоятельному статистическому анализу факторов на основе конкретного цифрового материала. Дальнейший анализ выглядит чаще как моделирование взаимосвязей и оценка тесноты взаимозависимости (корреляционно-регрессионный анализ). Напомним, что выбор функции осуществляется исходя из показателей значимости уравнения и ошибок аппроксимации. Это относительная ошибка аппроксимации, средняя квадратическая ошибка аппроксимации (6ОСТ) (чем они меньше, тем лучше уравнение) и коэффициент множественной детерминации (R2) или коэффициент множественной корреляции (R) (чем ближе он к 1, тем более вероятность, что уравнение регрессии носит совершенно случайный характер). Для проверки значимости используют F-критерий с распределением Фишера. [c.670]
Рассмотрим традиционный уровень ошибки а в доверительном интервале и проверку гипотез> относительно только одной совокупности. Доверительный интервал можно определить, например, в виде содержится в интервале х + tfn-i) s (x) . В V.A.3 мы видели, что это утверждение о доверительности легко может быть переформировано в утверждение о значимости при проверке гипотезы Я0 и = = л (для любого pi0). Если доверительный интервал не содержит 0, то мы отбрасываем Я0. Поскольку подход, основанный на доверительных интервалах, более общий по сравнению с подходом, основанным на проверке гипотез, мы будем пользоваться формулировками в терминах доверительных интервалов (оценивания). Итак, будем следовать Тьюки, который подчеркивал преимущество использования доверительных интервалов (см., например, [Kurtz et al., 1965, p. 148—149] или flukey, 1953, p. 247—256])". [c.170]
Подмножество, содержащее лучшую совокупность. Мы рассмотрели несколько процедур, в которых средние значения сравнивались между собой или с некоторым стандартным значением. Эти ММС дают доверительные границы для л, — jv или л1 — г0 с каким-то выбранным доверительным уровнем (1 — а). При проверке гипотез нас интересует, отличаются ли средние и если отличаются, то в каком направлении. Тогда вероятность того, что одно или более различий ложно объявлены значимыми, когда нуль-гипотеза о равных средних справедлива, есть а. Уровень ошибки, устанавливаемый для эксперимента, неуправляем для альтернативной гипотезы, т. е. неуправляема (и часто трудно вычисляема) мощность (см. [Miller, 1966, р. 102—107]). Нередко требуется определить, какая из систем имеет наибольшее среднее. Рассмотренные ММС можно применять для выяснения того, какая из совокупностей значимо лучше (ср., например, уравнение (18) и другие доверительные интервалы). Если доверительный интервал не содержит нуля, имеет место значимое различие. Однако есть метод, приспособленный непосредственно для выбора с некоторой заданной вероятностью подмножества из общего числа k совокупностей, такого, что оно (это подмножество) содержит наилучшую совокупность (или содержит все совокупности не хуже, чем стандартная, если есть стандартная совокупность). Или [c.189]