В чем заключаются основные принципы построения критической области в статистическом анализе?

Некоторые принципы построения критической области в статистическом анализе:

• Выбор уровня значимости. allatambov.github.io cs.petrsu.ru Это вероятность отвергнуть нулевую гипотезу при условии, что она верна, то есть вероятность некоторой ошибки. allatambov.github.io При построении критерия верхняя граница такой вероятности заранее задаётся малым числом (уровнем значимости). cs.petrsu.ru

• Определение критического значения. www.mathprofi.ru Это значение случайной величины, которое зависит от выбранного уровня значимости и опционально от других параметров. www.mathprofi.ru Критическое значение определяет критическую область. www.mathprofi.ru

• Зависимость вида критической области от типа альтернативной гипотезы. allatambov.github.io В зависимости от этого выделяют следующие виды критической области: allatambov.github.io

• Правосторонняя. allatambov.github.io Область нетипичных значений лежит справа. allatambov.github.io

• Левосторонняя. allatambov.github.io Область нетипичных значений лежит слева. allatambov.github.io

• Двусторонняя. allatambov.github.io Область нетипичных значений состоит из двух симметричных хвостов распределения. allatambov.github.io

• Принцип принятия решения. cs.petrsu.ru Если в эксперименте наблюдается маловероятное при справедливости гипотезы событие, то считается, что гипотеза не согласуется с данными (противоречит им), и она отвергается. cs.petrsu.ru В противном случае считается, что данные не противоречат гипотезе (согласуются с основной гипотезой), и она принимается. cs.petrsu.ru