Тақырып Болжамдарды статистикалық тексеру



жүктеу 106.74 Kb.
Дата07.07.2016
өлшемі106.74 Kb.
Тақырып 4. Болжамдарды статистикалық тексеру

  1. Статистикалық болжамдар

  2. Бірінші және екінші текті қателер

  3. Кризистік облысы

  4. Болжамдарды тексеру критерилері. Пирсон критериі.




  1. Статистикалық болжамдар.

Белгісіз үлестірім түрі немесе белгілі үлестірім параметрлер туралы болжамды статистикалық болжам дейді. Әрбір ғылым прогресі – болжамдарды ұсынумен және оларды тексерумен байланысты екені мәлім. Статистикалық болжамдардың алып тұрған орны ерекше. Статистикалық болжам дегенде кездейсоқ шаманың (белгінің) не үлестірілуі, не үлестіру параметрі туралы болжамды айтады.

Бізге (әзірше) белгісіз кездейсоқ шаманың үлестіруі немесе үлестіру параметрі жайлы ұғым нөлдік (немесе негізгі) болжам Но түрінде айтылады. Но болжамға қарама-қарсы альтернативті болжам Н1 қойылады. Но болжамға қарама-қарсы альтернативті болжамдар бірнешеу болуы (Н1 , Н2 , ..., Нк ) мүмкін. Келешекте бір нөлдік Но болжамы мен бір Н1 альтернативті болжамын қарастырумен қанағаттанамыз.



  1. Бірінші және екінші текті қателер.

Статистикалық болжам әр уақытта кездейсоқ таңдама негізінде орындалады. Мұндай таңдама көлемі шекті болғандықтан бас жиын үлестіруін идеал деп сипаттай аламайды. Сонымен қатар мұндай таңдаманы ұйымдастырғанда бас жиын жайында жалған информация беретін «сәтсіз» тәуекелділік әр уақытта кездесуі мүмкін, яғни статистикалық болжамды тексергенде жалған шешімге келу әр уақытта тууы мүмкін. Олай болса, статистикалық болжамды қандай да бір критерий көмегімен тексергенде мынадай төрт жағдайдың бірі болуы мүмкін:

  1. Дұрыс нөлдік Но болжамы қабылданады, ал оған сәйкес альтернативті Н1 болжамы дұрыс емес деп, қабылданбайды.

  2. Жалған нөлдік Но болжамы қабылданбайды, ал оған сәйкес альтернативті Н1 болжамы дұрыс деп қабылданады.

  3. Дұрыс Но болжамы қабылданбайды, ал оған сәйкес альтернативті Н1 болжамы дұрыс болмаса да қабылданады.

  4. Жалған нөлдік Но болжамы қабылданады, ал оған сәйкес альтернативті Н1 болжамы, дұрыс болса да қабылданбайды.

Алынған екі шешімнің дұрыс, соңғы екі шешімнің қате екенін байқау қиын емес. Сонымен қатар, үшінші шешім, дұрыс Но болжамын дұрыс емес деу, бірінші текті қателікті береді, ал төртінші шешім, жалған нөлдік Но болжамын дұрыс деп қабылдау, екінші текті қателікті береді. Бұл айтылғандар мына кестеден түсінікті.




Но болжамы дұрыс

Но болжамы дұрыс емес

Но болжамын қабылдамау

бірінші текті қателік

дұрыс шешім

Но болжамын қабылдау

дұрыс шешім

екінші текті қателік

Ал статистикалық критерийлермен болжамды тексергенде жіберілген қатенің біреуін болдырмау оны қабылдаудан гөрі құнды болуы мүмкін. Бұл жағдайда мүмкін қатенің қайсысын болдырмауды құнды десек, сонысын бірінші текті қате деп қабылдаймыз. Бұл айтылғандардан шын болжамды дұрыс емес деп қабылдамау бірінші текті қате туғызады деп ұйғаруға болады.

Бірінші текті қате – дұрыс болжамды қабылдамаудан құрылады. Бірінші текті қатенің ықтималдығы – маңыздылық деңгейі деп аталады және α арқылы белгіленеді.

Екінші текті қате – дұрыс емес болжамды алудан құрылады. Екінші текті қате β арқылы белгіленеді.


  1. Кризистік облысы.

Болжамды тексергенде оқиға болған кездейсоқ шама К – статистикалық критерий деп аталады. Таңдама арқылы есептелген критерий мәні Кбақылау деп белгіленеді.

Нөлдік болжамды қабыл алмау критерий мәндер жиынтығын кризистік облысы деп атайды. Болжамды қабыл алатын критерий мәндер жиынтығын – болжамды қабыл алу облысы деп атайды.

Статистикалық болжамды тексеру негізгі принципі мынада: егер бақылау критерий мәні кризистік облысында жатса – онда болжамды қабыл алмайды; егер бақылау критерий бақылау мәні болжамды алу облысында жатса – болжамды қабылдап алады.

Сонымен, статистикалық болжамды тексеру негізгі принципі: егер Кбақыл кризистік облысында жатса, онда Но қабыл алмайды; ал егер Кбақыл болжамды қабылдау облысында жатса, онда болжамды қабылдап алады. Кризистік облысын болжамды қабылдау облысынан бөлетін нүктелерді – кризистік (шекара) Ккр нүктелер деп атайды. К > Ккр теңсіздікпен анықталатын кризистік облысты оң жақты (мұндағы Ккр > 0), ал егер К < Ккр (мұндағы Ккр < 0) сол жақты кризистік облысы деп аталады. Оң жақты немесе сол жақты кризистік облысы – бір жақты облыс деп аталады.

К < К1 , К > К2 (мұндағы К21) анықталатын кризистік облыстарды екі жақты кризистік облысы деп аталады. Кризистік облысты табу үшін маңыздылық деңгей α беріледі және кризистік нүктелерді мына қатынастардан табады:

1. Оң жақты кризистік облысы:

Р(К>Ккр) = α (Ккр > 0)
2. Сол жақты кризистік облысына:

Р(К<Ккр) = α (Ккр< 0)


3. Екі жақты симметриялық облысына:

Р(К>Ккр) = кр > 0)




  1. Болжамдарды тексеру критерийлері. Пирсон критерийі.

Статистикалық болжамдарды тексеру үшін келісім критерийлер қолданылады, яғни ұсынылған болжамдарды қабылдап алу немесе қабыл алмауға мүмкіндік беретін ережелер қолданылады. Нормальдық үлестірімнің таңдама үлестірімге сәйкестігін ең жиі тексереді, өйткені нормальдық үлестірім жиі кездеседі. Үлестірім туралы келісім критерийлерінің жиынынаң ең қуатты деп саналатын (хи квадрат) Пирсон критериін қарастырайық.

(хи квадрат) критерийін пайдалану эмпирикалық үлестірудің теориялық үлестіруге жуықтау дәрежесін бағалауға мүмкіндік береді. Сөйтіп тәжірибелік үлестірудің нормаль үлестіру болуы туралы болжамды не қабылдау, не қабылдамауға мүмкіндік береді. Пирсон критерийін пайдалану мына ережемен орындалады:

      1. Таңдамалы орта және σТ табу керек.

      2. Теоретикалық жиіліктерді есептеу: =

Мұндағы, n – таңдама көлемі;

h – қадам (көрші варианталардың айырымы h)



Ui = - шарттық варианта ;

=; ; - шарттық сәттер;

;

- Лаплас функциясы (мәндері 1-ші қосымшадан алынады)

      1. бақылау мәндерін мына формула арқылы есептеуге болады:

      2. Еркіндік дәреже санын есептеу К= S-3;

S – таңдаманың бөлінген топтар саны

      1. Мәнділік деңгейі α-ны таңдау

      2. Х2 үлестірімнің кризистік нүктелер кестесінен мәнін табамыз (6-шы қосымшадан)

      3. Егер > болса, онда мәні критеришілік облыста болып Но болжамы қабылданады, яғни тәжірибелік үлестіру мен теориялық үлестіру айырмасы маңызды емес, демек Пирсон критерийінің мәні қабылдау облысында жатыр дейміз.

      4. Егер < болса, онда мәні критеришілік облыста болып Но болжамы қабылданбайды, яғни тәжірибелік үлестіру мен теориялық үлестіру айырмасы маңызды делінеді.

Мысал:Пирсон критерийін пайдаланып, берілген α=0,05 мәнділік деңгейімен таңдама көлемі n=100 бас жиынтық үлестірімнің болжамы эмпирикалық үлестіріміне сәйкес келуін тексеру керек.




5

7

9

11

13

15

17



4

10

16

25

20

15

10

1) мен есептеу үшін көбейту әдісін қолданамыз. Ол үшін 1-ші кесте құрамыз.



1-кесте





шарттық варианталар







5

4

-3

-12

36

7

10

-2

-20

40

9

16

-1

-16

16

11

25

0

0

0

13

20

1

20

20

15

15

2

30

60

7

10

3

30

90





















2) Теоретикалық жиіліктерді есептейік:

Ол үшін екінші кестені құрайық. Бізде

Онда

Мұндағы, Ui =

Енді 2-ші кестені құрайық:

2-кесте


i



-

Ui =





1

5

5-11,6=-6,6

-2,06

0,0478

2,98753,0

2

7

7-11,6=-4,6

-1,44

0,1415

8,843758,80

3

9

9-11,6=-2,6

-0,81

0,2874

17,962518,0

4

11

11-11,6=-0,6

-0,19

0,3918

24,487524,5

5

13

13-11,6=1,4

0,44

0,3621

22,6312522,6

6

15

15-11,6=3,4

1,06

0,2275

14,2187514,2

7

17

17-11,6=5,4

1,69

0,0957

5,981256,0

3) есептеу үшін 3-ші есептеу кестесін құрамыз:


3-кесте

i











1

4

3,0

4-3=1

1

0,33

2

10

8,8

10-8,8=1,2

1,44

0,16

3

16

18

16-18=-2

4

0,06

4

25

24,5

25-24,5=0,5

0,25

0,01

5

20

22,6

20-22,5=-2,6

6,76

0,30

6

15

14,2

15-14,2=0,8

0,64

0,05

7

10

6

10-6=4

16

2,67















=3,58

K – еркіндік дәреже саның есептейік: К=S-3=7-3=4



6 қосымшадан табамыз, егер α=0,05 К=4, сондықтан =9,5

мен салыстырамыз:

Бізде <, сондықтан Но болжамы қабылданады, яғни тәжірибелік үлестіру мен теориялық үлестіру айырмасы маңызды емес, демек Пирсон критерийінің мәні қабылдау облысында жатыр дейміз.


©dereksiz.org 2016
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет