СПРОСИ ПРОФИ
👍
0
👎 04

Задача по математической статистике

Может ли гипотеза Н0: р=р1 при конкурирующей гипотезе Н1: р≠р1 по данным одной и той же выборке быть принята при 1% уровне значимости и отвергнута при 5% уровне значимости? Почему?
математическая статистика статистика высшая математика математика обучение     #1 ⇒   29 май 2012 20:20   Увидели: 71 клиент, 3 специалиста   Ответить
👍
0
👎 0
От критерия зависит. Вообще говоря, критические множества никто не заставляет быть вложенными друг в друга.
  ⇐ #2 ⇒   29 май 2012 20:28   Ответить
👍
0
👎 0
Ну вот в задаче больше ничего не дано. Надо как-то с помощью критической области. Помогите.
  ⇐ #3 ⇒   29 май 2012 20:31   Ответить
👍
0
👎 0
Уровень значимости критерия — это вероятность ошибки первого рода, когда отвергают гипотезу Н0, или, иначе, принимают альтернативную гипотезу H1, тогда как на самом деле гипотеза Н0 верна. При уровне значимости 1% вероятность этой ошибки менее процента. Если мы отвергли её на 5% уровне значимости, то вероятность того, что она всё же была верна, составляет менее 5%.

Давайте рассмотрим такой пример. У нас есть группа людей, среди которых 96% виновных. Мы берём случайного человека из этой группы. Решается вопрос о том, сажать ли его в тюрьму. Гипотеза Н0 — он невиновен. На уровне значимости 5% мы её отвергаем — здесь вероятность того, что мы его посадим, а он всё же был невиновен, меньше критической. Однако если мы гуманны, и хотим, чтобы вероятность судебной ошибки не превосходила 1%, мы его не можем посадить, и принимаем гипотезу о том, что он невиновен. Поэтому ответ "да".
  ⇐ #4 ⇒   30 май 2012 22:02   Ответить
👍
0
👎 0
О, а я читать не умею, оказывается :(
  ⇐ #5   31 май 2012 00:51   Ответить

Задайте свой вопрос по высшей математике
профессионалам

● Сейчас онлайн 75 репетиторов по высшей математике
Получите ответ профи быстро и бесплатно

Другие вопросы на эту тему:

👍
0
👎 0

Проверка гипотез   9 ответов

В математической статистике рассматривается задача проверки гипотез: по выборке проверить гипотезу Н(о)-все наблюдения выборки имеют распределение Р(о) при альтернативе Н(1)-все наблюдения имеют распределение Р(1). У меня такая ситуация: гипотеза Н(о) та же, а альтернатива состоит в том, что часть наблюдений имеют распределение Н(о), а часть Р(1). Если в первом случае задача решается наиболее мощным критерием Нейман-Пирсона, то как быть во втором…
  16 ноя 2015 11:41  
👍
+1
👎 1

Помогите разобраться со своей задачей по мат статистике   1 ответ

Xn стремится к X в среднем порядка r. Доказать что ЕXn^r → EX^r. Вроде и от обратного пробовал. И контрпример привести. Неравенство Минковского не в ту сторону идёт. Направьте хотя бы на правилтный путь к решению.
И посоветуйте книжку по мат. стату, освежить знания
  12 янв 2015 22:34  
👍
0
👎 0

Задача по мат статистике   38 ответов

У меня при написании курсовой работы появилась вспомогательная математическая задача. Имеются выборки маленького объема из полиномиальных схем, известно , что всего две полиномиальные схемы, причем вектор вероятностей одной отличается от вектора другой неизвестным сдвигом. Нужно найти этот сдвиг.
Совсем не представляю , как это делать.
  22 апр 2014 11:08  
👍
0
👎 0

Задача по теории вероятностей и мат. статистике   19 ответов

Помогите с теорией вероятностей. Задача почти решена.

Дана матрица распределения вероятностей системы (X,Y)
Y/X 1 2 3
1 0,1 0,19 0,2
2 0,16 0,2 0,15
НАЙТИ:
1) ряды распределений X и Y;
2) мат. ожидания mx и my ;
3) дисперсии Dx и Dy ;
4) ковариацию cov(X,Y);
5) коэффициент корреляции rxy ;
6) ряд распределения для X, если Y=1;
7) M[X/Y=1]

Решение
1) ряды распределений X и Y
X 1 2 3
P 0.26 0.39…
  12 дек 2011 23:47  
👍
0
👎 0

Задача по математической статистике. Пожалуйста, помогите разобраться   0 ответов

Измерения температуры в декабре, проведённые в двух городах, которые условно обозначены как А и В, приведены в таблице
Город А — значения Y=y
Город В — значения X=x
Найти: точечные несмещенные статистические оценки бета (с коэффициентами 0 внизу, * вверху) , бета ( с коэф. 1 внизу, * вверху) для параметров бета ( с коэф.0), бета (с коэф.1) парной линейной функции регрессии y=бета ( с коэф.0)+бета (с коэф.1) * х
  25 май 2011 11:48  
ASK.PROFI.RU © 2020-2026