Разделы презентаций
- Разное
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Математические методы проверки гипотез
Содержание
- 1. Математические методы проверки гипотез
- 2. Гипотеза – это…Гипотеза исследованияТеоретическая:объясняет причины и внутренние
- 3. Теория статистического выводаЭто формализованная система методов решения
- 4. Статистическая гипотезаОтвет на вопрос «Могут ли наши
- 5. Статистические гипотезыНулеваягипотеза об отсутствии различий,H0АльтернативнаяНаправленнаягипотеза о значимости
- 6. Возможные исходы исследованияГипотеза: тревожность у первокурсников выше,
- 7. Возможны ошибки!Ошибка первого рода - принято решение
- 8. Ошибки проверки стат. гипотезМы всегда опровергаем остальные
- 9. Как не допустить ошибки?Для преодоления ошибок первого
- 10. Алгоритм принятия статистического решения Формулировка нулевой и
- 11. Алгоритм принятия статистического решения5. Вычисление эмпирического значения
- 12. * Границы значимостиГраницы, в которых вероятность ошибки
- 13. Алгоритм принятия статистического решения8. Принятие решения о
- 14. А что такое статистические методы (или критерии)?Об этом в следующей лекции
- 15. Скачать презентанцию
Гипотеза – это…Гипотеза исследованияТеоретическая:объясняет причины и внутренние закономерностей эмпирически исследуемых явленийЭмпирическая:носит описательный характер, т.е. содержит предположение о том, как ведет себя объект, но не объясняет почему
Слайды и текст этой презентации
Слайд 1Математические методы проверки гипотез
или «Как оценить значение полученных результатов с
помощью статистики?»
Слайд 2Гипотеза – это…
Гипотеза исследования
Теоретическая:
объясняет причины и внутренние закономерностей эмпирически исследуемых
явлений
Эмпирическая:
носит описательный характер, т.е. содержит предположение о том, как ведет
себя объект, но не объясняет почему
Слайд 3Теория статистического вывода
Это формализованная система методов решения задач переноса выводов,
полученных у исследуемой выборки, на генеральную совокупность.
Слайд 4Статистическая гипотеза
Ответ на вопрос «Могут ли наши данные говорить в
пользу гипотезы исследования?»;
Формальное предположение о том, что сходство (или различие)
некоторых характеристик случайно или, наоборот, неслучайно.
Слайд 5Статистические гипотезы
Нулевая
гипотеза об отсутствии различий,
H0
Альтернативная
Направленная
гипотеза о значимости различий,
H1
H0: X1 не
отличается от Х2;
Н1: Х1 отличается от Х2
Ненаправленная
H0:X1 не превышает X2
H1:
X1 значимо превышает Х2
Слайд 6Возможные исходы исследования
Гипотеза: тревожность у первокурсников выше, чем у второкурсников
Направленная
статистическая гипотеза H1: «Показатель тревожности по группе первокурсников (Х1) будет
выше, чем по группе второкурсников (Х2)»Если и правда X1>X2, отвергаем Ho, оставляем H1;
Подтверждаем нашу исходную гипотезу...
НО!
Слайд 7Возможны ошибки!
Ошибка первого рода - принято решение отклонить гипотезу Н0,
хотя в действительности она была верной (различия несущественны, а исследователь
поднял «ложную тревогу»);Ошибка второго рода - принято решение не отклонять гипотезу Н0, хотя в действительности она была неверна (различия были значимы, а исследователь упустил возможность).
Слайд 8Ошибки проверки стат. гипотез
Мы всегда опровергаем остальные гипотезы (H0), а
не доказываем свою (H1). Почему? См. принцип фальсификации
Слайд 9Как не допустить ошибки?
Для преодоления ошибок первого рода - опираться
на уровень значимости (вероятность ошибочного отклонения Ho, обозначается α=0.001, =0.01,
=0.05)Для преодоления ошибок второго рода — опираться на мощность критерия (чувствительность к различиям, способность верно отклонять Ho, обозначается как 1-β)
Слайд 10Алгоритм принятия статистического решения
Формулировка нулевой и альтернативной гипотез.
Определение
объема выборки N.
Выбор соответствующего уровня значимости (α ≤ 0.05,
желательно α=0.001 или α=0.01)Выбор статистического метода, мощного и подходящего для данного типа задачи
Слайд 11Алгоритм принятия статистического решения
5. Вычисление эмпирического значения статистического критерия для
этой выборки
6. Поиск критических значений критерия для α = 0.05
и для α=0.01 по Таблицам7. Графическое изображение границ значимости*, нанесение критических значений
Слайд 12* Границы значимости
Границы, в которых вероятность ошибки первого рода мала
(менее 1%, или α=0.01), что делает наши выводы обоснованными и
надежными
Слайд 13Алгоритм принятия статистического решения
8. Принятие решения о выборе гипотезы H1
или H0
9. Формулирование заключения о подтверждении/опровержении гипотезы исследования
Теги
