1 В предыдущей последовательности, мы выполняли двухсторонние T-тесты. Они

Содержание

1. 1 В предыдущей последовательности, мы выполняли двухсторонние T-тесты. Они
2. 2При нулевой гипотезе предполагается, что коэффициент является
3. 3Однако иногда мы можем сказать,что если нулевая
4. 4В других случаях мы могли бы утверждать,
5. 5Теория, лежащая в основе односторонних тестов, в
6. 6Эта последовательность предполагает хорошее понимание этого материала.Нулевая
7. 7Возвращаясь к модели инфляции цен / заработной
8. 8Однако на практике повышение производительности может привести
9. 9Конечно, повышение производительности труда не приведет к
10. 10Таким образом, мы можем выполнить односторонний тест,
11. 11Теперь рассмотрим особый, но очень распространенный случай
12. 12Это происходит, когда вы хотите продемонстрировать, что
13. 13плотность вероятностифункция b2На рисунке показано распределение b2
14. 14плотность вероятностифункция b2Если вы используете двусторонний тест
15. 15плотность вероятностифункция b2Однако, если вы можете обосновать
16. 16плотность вероятностифункция b20отвергается H0принимается H01.65 sdЭто упрощает
17. 17плотность вероятностифункция b2Предположим, что Y действительно определяется
18. 18плотность вероятностифункция b2Предположим, что мы имеем выборку
19. 19плотность вероятностифункция b2Ответ заключается в том, что
20. 20плотность вероятностифункция b2Что мы делаем, если b2,
21. 21плотность вероятностифункция b2Что мы делаем, если b2,
22. 22плотность вероятностифункция b2Это значит, что мы не
23. 23плотность вероятностифункция b2Однако, если мы в состоянии
24. 24плотность вероятностифункция b20отвергается H0принимается H01.65 sdb2Таким образом,
25. 25плотность вероятностифункция b20отвергается H0принимается H0b2Если говорить более
26. 26плотность вероятностифункция b20отвергается H0принимается H01.65 sdb2Красная область
27. Мы предположили, что знаем стандартное отклонение распределения
28. При любом заданном уровне значимости критическое значение
29. Следовательно, если значение H0 является ложным, то
30. Скачать презентанцию

2При нулевой гипотезе предполагается, что коэффициент является определенным значением. А согласно альтернативной гипотезе, коэффициентом может быть любое значение, отличное от указанного в нулевой гипотезе. Это значение может быть больше или меньше.

Главная
Разное
1 В предыдущей последовательности, мы выполняли двухсторонние T-тесты. Они

Слайды и текст этой презентации

Слайд 11
В предыдущей последовательности, мы выполняли двухсторонние T-тесты. Они уместны, когда

нет информации об альтернативной гипотезе.
Односторонние T-тесты гипотез, относящихся

к коэффициентам регрессии

Истинная модель Подогнанная модель

Нулевая гипотеза

Альтернативная гипотеза

t статистика

Отвергается H0 если

1В предыдущей последовательности, мы выполняли двухсторонние T-тесты. Они уместны, когда нет информации об альтернативной гипотезе. Односторонние

Слайд 22
При нулевой гипотезе предполагается, что коэффициент является определенным значением. А

согласно альтернативной гипотезе, коэффициентом может быть любое значение, отличное от

указанного в нулевой гипотезе. Это значение может быть больше или меньше.

Нулевая гипотеза

Альтернативная гипотеза

T статистика

Отвергается H0 если

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

Истинная модель Подогнанная модель

2При нулевой гипотезе предполагается, что коэффициент является определенным значением. А согласно альтернативной гипотезе, коэффициентом может быть любое

Слайд 33
Однако иногда мы можем сказать,что если нулевая гипотеза не верна,

то коэффициент не может быть меньше указанного. Мы переписываем нулевую

гипотезу, как показано, и выполняем односторонний тест.

Нулевая гипотеза

Альтернативная гипотеза

T статистика

Отвергается H0 если

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

Истинная модель Подогнанная модель

3Однако иногда мы можем сказать,что если нулевая гипотеза не верна, то коэффициент не может быть меньше указанного.

Слайд 44
В других случаях мы могли бы утверждать, что, если нулевая

гипотеза не верна, то коэффициент не может быть больше указанного

значения. Показана модифицированная нулевая гипотеза для этого случая.

Нулевая гипотеза

Альтернативная гипотеза

T статистика

Отвергается H0 если

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

Истинная модель Подогнанная модель

4В других случаях мы могли бы утверждать, что, если нулевая гипотеза не верна, то коэффициент не может

Слайд 55
Теория, лежащая в основе односторонних тестов, в частности, выигрыш в

компромиссе между размером (уровнем значимости) и мощностью теста, является нетривиальной,

и понимание требует тщательного изучения раздела R. 13

Нулевая гипотеза

Альтернативная гипотеза

T статистика

Отвергается H0 если

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

Истинная модель Подогнанная модель

5Теория, лежащая в основе односторонних тестов, в частности, выигрыш в компромиссе между размером (уровнем значимости) и мощностью

Слайд 66
Эта последовательность предполагает хорошее понимание этого материала.
Нулевая гипотеза
Альтернативная гипотеза
T статистика
Отвергается

H0 если
Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии
Истинная модель

Подогнанная модель

6Эта последовательность предполагает хорошее понимание этого материала.Нулевая гипотезаАльтернативная гипотезаT статистикаОтвергается H0 еслиОдносторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам

Слайд 77
Возвращаясь к модели инфляции цен / заработной платы, мы увидели,

что не можем отвергнуть нулевую гипотезу b2 = 1, даже

на уровне значимости 5%. Это был двусторонний тест.

Пример: p = b1 + b2w + u
Нулевая гипотеза: H0: b2 = 1.0
Альтернативная гипотеза: H1: b2 ≠ 1.0

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

7Возвращаясь к модели инфляции цен / заработной платы, мы увидели, что не можем отвергнуть нулевую гипотезу b2

Слайд 88
Однако на практике повышение производительности может привести к тому, что

темпы инфляции издержек и, следовательно, инфляции цен будут ниже темпов

инфляции заработной платы.

Пример: p = b1 + b2w + u
Нулевая гипотеза: H0: b2 = 1.0
Альтернативная гипотеза: H1: b2 ≠ 1.0

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

8Однако на практике повышение производительности может привести к тому, что темпы инфляции издержек и, следовательно, инфляции цен

Слайд 99
Конечно, повышение производительности труда не приведет к тому, что инфляция

цен превысит инфляцию заработной платы, и поэтому в этом случае

мы обоснованно исключаем b2 > 1. Мы остаемся с H0: b2 = 1 и H1: b2 < 1.

Пример: p = b1 + b2w + u
Нулевая гипотеза: H0: b2 = 1.0
Альтернативная гипотеза: H1: b2 ≠ 1.0

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

9Конечно, повышение производительности труда не приведет к тому, что инфляция цен превысит инфляцию заработной платы, и поэтому

Слайд 1010
Таким образом, мы можем выполнить односторонний тест, для которого критическое

значение t с 18 степенями свободы на уровне значимости 5%

равно 1,73. Теперь мы можем отвергнуть нулевую гипотезу и сделать вывод, что инфляция цен значительно ниже инфляции заработной платы, на уровне значимости 5%.

Пример: p = b1 + b2w + u
Нулевая гипотеза: H0: b2 = 1.0
Альтернативная гипотеза: H1: b2 ≠ 1.0

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

10Таким образом, мы можем выполнить односторонний тест, для которого критическое значение t с 18 степенями свободы на

Слайд 1111
Теперь рассмотрим особый, но очень распространенный случай H0: b2 =

0.
Модель

Y = b1 + b2X + u
Нулевая гипотеза: H0: b2 = 0
Альтернативная гипотеза: H1: b2 ≠ 0

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

11Теперь рассмотрим особый, но очень распространенный случай H0: b2 = 0. Модель

Слайд 1212
Это происходит, когда вы хотите продемонстрировать, что переменная X влияет

на другую переменную Y. Устанавливается нулевая гипотеза о том, что

X не влияет на Y (b2 = 0) и пытаетесь отклонить H0.

Модель Y = b1 + b2X + u
Нулевая гипотеза: H0: b2 = 0
Альтернативная гипотеза: H1: b2 ≠ 0

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

12Это происходит, когда вы хотите продемонстрировать, что переменная X влияет на другую переменную Y. Устанавливается нулевая гипотеза

Слайд 1313
плотность вероятности
функция b2
На рисунке показано распределение b2 при условии, что

h0: b2 = 0 истинно. Для простоты мы изначально предполагаем,

что знаем стандартное отклонение.

Нулевая гипотеза: H0: b2 = 0
Альтернативная гипотеза: H1: b2 ≠ 0

отвергается H0

принимается H0

1.96 sd

–1.96 sd

2.5%

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

13плотность вероятностифункция b2На рисунке показано распределение b2 при условии, что h0: b2 = 0 истинно. Для простоты

Слайд 1414
плотность вероятности
функция b2
Если вы используете двусторонний тест значимости 5%, Ваша

оценка должна быть 1,96 стандартных отклонений выше или ниже 0,

Если вы хотите отклонить H0.

Нулевая гипотеза: H0: b2 = 0
Альтернативная гипотеза: H1: b2 ≠ 0

отвергается H0

принимается H0

1.96 sd

–1.96 sd

2.5%

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

14плотность вероятностифункция b2Если вы используете двусторонний тест значимости 5%, Ваша оценка должна быть 1,96 стандартных отклонений выше

Слайд 1515
плотность вероятности
функция b2
Однако, если вы можете обосновать использование одностороннего теста,

например, с H0: b2 > 0, ваша оценка должна быть

1,65 стандартных отклонений выше 0.

отвергается H0

принимается H0

1.65 sd

Нулевая гипотеза: H0: b2 = 0
Альтернативная гипотеза: H1: b2 > 0

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

15плотность вероятностифункция b2Однако, если вы можете обосновать использование одностороннего теста, например, с H0: b2 > 0, ваша

Слайд 1616
плотность вероятности
функция b2
0
отвергается H0
принимается H0
1.65 sd
Это упрощает отклонение H0 и

тем самым демонстрирует, что Y действительно зависит от X (при

условии, что ваша модель указана правильно).

Нулевая гипотеза: H0: b2 = 0
Альтернативная гипотеза: H1: b2 > 0

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

16плотность вероятностифункция b20отвергается H0принимается H01.65 sdЭто упрощает отклонение H0 и тем самым демонстрирует, что Y действительно зависит

Слайд 1717
плотность вероятности
функция b2
Предположим, что Y действительно определяется X и что

истинный (неизвестный) коэффициент равен b2, как показано на рисунке.
ONE-SIDED t

TESTS OF HYPOTHESES RELATING TO REGRESSION COEFFICIENTS

отвергается H0

принимается H0

1.65 sd

Нулевая гипотеза: H0: b2 = 0
Альтернативная гипотеза: H1: b2 > 0

17плотность вероятностифункция b2Предположим, что Y действительно определяется X и что истинный (неизвестный) коэффициент равен b2, как показано

Слайд 1818
плотность вероятности
функция b2
Предположим, что мы имеем выборку наблюдений и вычислить

расчетный коэффициент наклона, В2. Если это так, как показано на

графике, что мы заключаем, когда тестируем H0?

отвергается H0

принимается H0

1.65 sd

Нулевая гипотеза: H0: b2 = 0
Альтернативная гипотеза: H1: b2 > 0

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

18плотность вероятностифункция b2Предположим, что мы имеем выборку наблюдений и вычислить расчетный коэффициент наклона, В2. Если это так,

Слайд 1919
плотность вероятности
функция b2
Ответ заключается в том, что b2 лежит в

области отклонения. Не имеет значения, проводим ли мы двусторонний или

односторонний тест. Мы пришли к правильному выводу.

отвергается H0

принимается H0

1.65 sd

Нулевая гипотеза: H0: b2 = 0
Альтернативная гипотеза: H1: b2 > 0

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

19плотность вероятностифункция b2Ответ заключается в том, что b2 лежит в области отклонения. Не имеет значения, проводим ли

Слайд 2020
плотность вероятности
функция b2
Что мы делаем, если b2, как на графике?

Мы не отвергаем Н0, независимо от того, мы выполняем двусторонний

тест или нет. В любом случае мы допустим ошибку типа II.

отвергается H0

принимается H0

1.65 sd

Нулевая гипотеза: H0: b2 = 0
Альтернативная гипотеза: H1: b2 > 0

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

20плотность вероятностифункция b2Что мы делаем, если b2, как на графике? Мы не отвергаем Н0, независимо от того,

Слайд 2121
плотность вероятности
функция b2
Что мы делаем, если b2, как показано здесь?

В случае двухстороннего испытания b2 не находится в области отклонения.

Мы не можем отказаться от H0.

отвергается H0

принимается H0

1.65 sd

Нулевая гипотеза: H0: b2 = 0
Альтернативная гипотеза: H1: b2 > 0

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

21плотность вероятностифункция b2Что мы делаем, если b2, как показано здесь? В случае двухстороннего испытания b2 не находится

Слайд 2222
плотность вероятности
функция b2
Это значит, что мы не можем доказать, что

X существенно влияет на Y. Это не дает желаемого результата,

потому что мы надеялись показать, что X является определяющим для Y.

отвергается H0

принимается H0

1.65 sd

Нулевая гипотеза: H0: b2 = 0
Альтернативная гипотеза: H1: b2 > 0

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

22плотность вероятностифункция b2Это значит, что мы не можем доказать, что X существенно влияет на Y. Это не

Слайд 2323
плотность вероятности
функция b2
Однако, если мы в состоянии выполнить односторонний тест,

b2 лежит в области отклонения, и поэтому мы продемонстрировали, что

X оказывает значительное влияние на Y (на уровне значимости 5%).

отвергается H0

принимается H0

1.65 sd

Нулевая гипотеза: H0: b2 = 0
Альтернативная гипотеза: H1: b2 > 0

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

23плотность вероятностифункция b2Однако, если мы в состоянии выполнить односторонний тест, b2 лежит в области отклонения, и поэтому

Слайд 2424
плотность вероятности
функция b2
0
отвергается H0
принимается H0
1.65 sd
b2
Таким образом, мы получаем положительный

результат, который мы не могли получить при двустороннем тесте.
5%
b2
Нулевая гипотеза: H0:

b2 = 0
Альтернативная гипотеза: H1: b2 > 0

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

24плотность вероятностифункция b20отвергается H0принимается H01.65 sdb2Таким образом, мы получаем положительный результат, который мы не могли получить при

Слайд 2525
плотность вероятности
функция b2
0
отвергается H0
принимается H0
b2
Если говорить более формально, то сила

одностороннего теста больше, чем у двустороннего. Синяя область показывает вероятность

совершения ошибки типа II с помощью двухстороннего теста. Это область под истинной кривой слева от области отклонения.

2.5%

1.96 sd

Нулевая гипотеза: H0: b2 = 0
Альтернативная гипотеза: H1: b2 > 0

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

25плотность вероятностифункция b20отвергается H0принимается H0b2Если говорить более формально, то сила одностороннего теста больше, чем у двустороннего. Синяя

Слайд 2626
плотность вероятности
функция b2
0
отвергается H0
принимается H0
1.65 sd
b2
Красная область показывает вероятность совершения

ошибки типа II с помощью одностороннего теста. Он меньше, поскольку

сила испытания (1-вероятность совершения ошибки типа II, когда H0 ложен), сила одностороннего испытания больше, чем у двустороннего испытания.

Нулевая гипотеза: H0: b2 = 0
Альтернативная гипотеза: H1: b2 > 0

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

26плотность вероятностифункция b20отвергается H0принимается H01.65 sdb2Красная область показывает вероятность совершения ошибки типа II с помощью одностороннего теста.

Слайд 27

Мы предположили, что знаем стандартное отклонение распределения b2. На практике,

конечно, стандартное отклонение должно оцениваться как стандартная ошибка, а распределение

t является соответствующим распределением. Однако, логика точно такая же.

плотность вероятности
функция b2

отвергается H0

принимается H0

1.65 sd

Нулевая гипотеза: H0: b2 = 0
Альтернативная гипотеза: H1: b2 > 0

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

Мы предположили, что знаем стандартное отклонение распределения b2. На практике, конечно, стандартное отклонение должно оцениваться как стандартная

Слайд 28

При любом заданном уровне значимости критическое значение t для одностороннего

испытания ниже, чем для двустороннего испытания.
28
плотность вероятности
функция b2
0
отвергается H0
принимается H0
1.65

Нулевая гипотеза: H0: b2 = 0
Альтернативная гипотеза: H1: b2 > 0

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

При любом заданном уровне значимости критическое значение t для одностороннего испытания ниже, чем для двустороннего испытания.28плотность вероятностифункция

Слайд 29Следовательно, если значение H0 является ложным, то риск того, что

он не будет отклонен, что приведет к ошибке типа II,

меньше, и поэтому сила одностороннего испытания больше, чем у двустороннего испытания.

плотность вероятности
функция b2

отвергается H0

принимается H0

1.65 sd

Нулевая гипотеза: H0: b2 = 0
Альтернативная гипотеза: H1: b2 > 0

Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии

Следовательно, если значение H0 является ложным, то риск того, что он не будет отклонен, что приведет к

Скачать презентацию

Разделы презентаций

1 В предыдущей последовательности, мы выполняли двухсторонние T-тесты. Они

Содержание

Слайды и текст этой презентации

Слайд 11В предыдущей последовательности, мы выполняли двухсторонние T-тесты. Они уместны, когда

нет информации об альтернативной гипотезе. Односторонние T-тесты гипотез, относящихся

Слайд 22При нулевой гипотезе предполагается, что коэффициент является определенным значением. А

согласно альтернативной гипотезе, коэффициентом может быть любое значение, отличное от

Слайд 33Однако иногда мы можем сказать,что если нулевая гипотеза не верна,

то коэффициент не может быть меньше указанного. Мы переписываем нулевую

Слайд 44В других случаях мы могли бы утверждать, что, если нулевая

гипотеза не верна, то коэффициент не может быть больше указанного

Слайд 55Теория, лежащая в основе односторонних тестов, в частности, выигрыш в

компромиссе между размером (уровнем значимости) и мощностью теста, является нетривиальной,

Слайд 66Эта последовательность предполагает хорошее понимание этого материала.Нулевая гипотезаАльтернативная гипотезаT статистикаОтвергается

H0 еслиОдносторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессииИстинная модель

Слайд 77Возвращаясь к модели инфляции цен / заработной платы, мы увидели,

что не можем отвергнуть нулевую гипотезу b2 = 1, даже

Слайд 88Однако на практике повышение производительности может привести к тому, что

темпы инфляции издержек и, следовательно, инфляции цен будут ниже темпов

Слайд 99Конечно, повышение производительности труда не приведет к тому, что инфляция

цен превысит инфляцию заработной платы, и поэтому в этом случае

Слайд 1010Таким образом, мы можем выполнить односторонний тест, для которого критическое

значение t с 18 степенями свободы на уровне значимости 5%

Слайд 1111Теперь рассмотрим особый, но очень распространенный случай H0: b2 =

0. Модель

Слайд 1212Это происходит, когда вы хотите продемонстрировать, что переменная X влияет

на другую переменную Y. Устанавливается нулевая гипотеза о том, что

Слайд 1313плотность вероятностифункция b2На рисунке показано распределение b2 при условии, что

h0: b2 = 0 истинно. Для простоты мы изначально предполагаем,

Слайд 1414плотность вероятностифункция b2Если вы используете двусторонний тест значимости 5%, Ваша

оценка должна быть 1,96 стандартных отклонений выше или ниже 0,

Слайд 1515плотность вероятностифункция b2Однако, если вы можете обосновать использование одностороннего теста,

например, с H0: b2 > 0, ваша оценка должна быть

Слайд 1616плотность вероятностифункция b20отвергается H0принимается H01.65 sdЭто упрощает отклонение H0 и

тем самым демонстрирует, что Y действительно зависит от X (при

Слайд 1717плотность вероятностифункция b2Предположим, что Y действительно определяется X и что

истинный (неизвестный) коэффициент равен b2, как показано на рисунке.ONE-SIDED t

Слайд 1818плотность вероятностифункция b2Предположим, что мы имеем выборку наблюдений и вычислить

расчетный коэффициент наклона, В2. Если это так, как показано на

Слайд 1919плотность вероятностифункция b2Ответ заключается в том, что b2 лежит в

области отклонения. Не имеет значения, проводим ли мы двусторонний или

Слайд 2020плотность вероятностифункция b2Что мы делаем, если b2, как на графике?

Мы не отвергаем Н0, независимо от того, мы выполняем двусторонний

Слайд 2121плотность вероятностифункция b2Что мы делаем, если b2, как показано здесь?

В случае двухстороннего испытания b2 не находится в области отклонения.

Слайд 2222плотность вероятностифункция b2Это значит, что мы не можем доказать, что

X существенно влияет на Y. Это не дает желаемого результата,

Слайд 2323плотность вероятностифункция b2Однако, если мы в состоянии выполнить односторонний тест,

b2 лежит в области отклонения, и поэтому мы продемонстрировали, что

Слайд 2424плотность вероятностифункция b20отвергается H0принимается H01.65 sdb2Таким образом, мы получаем положительный

результат, который мы не могли получить при двустороннем тесте.5%b2 Нулевая гипотеза: H0:

Слайд 2525плотность вероятностифункция b20отвергается H0принимается H0b2Если говорить более формально, то сила

одностороннего теста больше, чем у двустороннего. Синяя область показывает вероятность

Слайд 2626плотность вероятностифункция b20отвергается H0принимается H01.65 sdb2Красная область показывает вероятность совершения

ошибки типа II с помощью одностороннего теста. Он меньше, поскольку

Слайд 27 Мы предположили, что знаем стандартное отклонение распределения b2. На практике,

конечно, стандартное отклонение должно оцениваться как стандартная ошибка, а распределение

Слайд 28 При любом заданном уровне значимости критическое значение t для одностороннего

испытания ниже, чем для двустороннего испытания.28плотность вероятностифункция b20отвергается H0принимается H01.65

Слайд 29Следовательно, если значение H0 является ложным, то риск того, что

он не будет отклонен, что приведет к ошибке типа II,

Похожие презентации

Обратная связь

Что такое TheSlide.ru?

Слайд 11
В предыдущей последовательности, мы выполняли двухсторонние T-тесты. Они уместны, когда

нет информации об альтернативной гипотезе.
Односторонние T-тесты гипотез, относящихся

Слайд 22
При нулевой гипотезе предполагается, что коэффициент является определенным значением. А

Слайд 33
Однако иногда мы можем сказать,что если нулевая гипотеза не верна,

Слайд 44
В других случаях мы могли бы утверждать, что, если нулевая

Слайд 55
Теория, лежащая в основе односторонних тестов, в частности, выигрыш в

Слайд 66
Эта последовательность предполагает хорошее понимание этого материала.
Нулевая гипотеза
Альтернативная гипотеза
T статистика
Отвергается

H0 если
Односторонние T-тесты гипотез, относящихся к коэффициентам регрессии
Истинная модель

Слайд 77
Возвращаясь к модели инфляции цен / заработной платы, мы увидели,

Слайд 88
Однако на практике повышение производительности может привести к тому, что

Слайд 99
Конечно, повышение производительности труда не приведет к тому, что инфляция

Слайд 1010
Таким образом, мы можем выполнить односторонний тест, для которого критическое

Слайд 1111
Теперь рассмотрим особый, но очень распространенный случай H0: b2 =

0.
Модель

Слайд 1212
Это происходит, когда вы хотите продемонстрировать, что переменная X влияет

Слайд 1313
плотность вероятности
функция b2
На рисунке показано распределение b2 при условии, что

Слайд 1414
плотность вероятности
функция b2
Если вы используете двусторонний тест значимости 5%, Ваша

Слайд 1515
плотность вероятности
функция b2
Однако, если вы можете обосновать использование одностороннего теста,

Слайд 1616
плотность вероятности
функция b2
0
отвергается H0
принимается H0
1.65 sd
Это упрощает отклонение H0 и

Слайд 1717
плотность вероятности
функция b2
Предположим, что Y действительно определяется X и что

истинный (неизвестный) коэффициент равен b2, как показано на рисунке.
ONE-SIDED t

Слайд 1818
плотность вероятности
функция b2
Предположим, что мы имеем выборку наблюдений и вычислить

Слайд 1919
плотность вероятности
функция b2
Ответ заключается в том, что b2 лежит в

Слайд 2020
плотность вероятности
функция b2
Что мы делаем, если b2, как на графике?

Слайд 2121
плотность вероятности
функция b2
Что мы делаем, если b2, как показано здесь?

Слайд 2222
плотность вероятности
функция b2
Это значит, что мы не можем доказать, что

Слайд 2323
плотность вероятности
функция b2
Однако, если мы в состоянии выполнить односторонний тест,

Слайд 2424
плотность вероятности
функция b2
0
отвергается H0
принимается H0
1.65 sd
b2
Таким образом, мы получаем положительный

результат, который мы не могли получить при двустороннем тесте.
5%
b2
Нулевая гипотеза: H0:

Слайд 2525
плотность вероятности
функция b2
0
отвергается H0
принимается H0
b2
Если говорить более формально, то сила

Слайд 2626
плотность вероятности
функция b2
0
отвергается H0
принимается H0
1.65 sd
b2
Красная область показывает вероятность совершения

Слайд 27

Мы предположили, что знаем стандартное отклонение распределения b2. На практике,

Слайд 28

При любом заданном уровне значимости критическое значение t для одностороннего

испытания ниже, чем для двустороннего испытания.
28
плотность вероятности
функция b2
0
отвергается H0
принимается H0
1.65