Реальные и номинальные уровни значимости при проверке статистических гипотез
Характеристика основных различий между номинальными и реальными уровнями значимости на примере непараметрических критериев проверки однородности двух независимых выборок. Проведение исследования мощности статистических критериев методом Монте-Карло.
Подобные документы
Примеры статистических гипотез в педагогических исследованиях. Уровень значимости как вероятность ошибки первого рода при принятии решения. Характеристика методики проверки гипотезы о равенстве дисперсий двух нормальных генеральных совокупностей.
контрольная работа, добавлен 06.05.2014Рассмотрение и анализ основных групп статистических методов, которые получили наибольшее распространение в статистических исследованиях. Определение особенностей нулевой гипотезы и альтернативы. Характеристика односторонних и двусторонних критериев.
контрольная работа, добавлен 28.06.2016Системный анализ различных постановок задач анализа статистических данных и методов их решения, основанных на принятой вероятностно-статистической модели порождения данных. Критерии проверки статистической гипотезы однородности в различных постановках.
статья, добавлен 17.05.2020Модель дихотомических данных в виде конечной последовательности независимых испытаний Бернулли. Задачи проверки статистических гипотез, классификации, усреднения люсианов. Проверка гипотез по совокупности выборок, теория несмещенных статистических оценок.
статья, добавлен 15.05.2017Описание вероятностно-статистической модели связанных выборок. Анализ методов измерения вязкости мастики. Анализ системы вероятностных моделей при проверке гипотезы однородности связанных выборок. Характеристика методов проверки гипотезы симметрии.
статья, добавлен 26.05.2017Схема проверки параметрических гипотез. Проверка гипотез о параметрах нормального распределения. Рассмотрение критериев Стьюдента для парных выборок. Определение ошибок первого и второго рода. Мощность критериев: односторонняя и двусторонняя альтернатива.
презентация, добавлен 24.09.2017Разработка методов анализа данных, предназначенных для решения конкретных прикладных задач. Изучение влияния на свойства статистических процедур анализа данных тех или иных отклонений от исходных предположений. Примеры применения метода Монте-Карло.
статья, добавлен 22.05.2017Особенности вычисления интегралов методом Монте-Карло. Математическое обоснование алгоритма вычисления интеграла. Применение метода Монте-Карло для вычисления n–мерного интеграла. Программа вычисления определенного интеграла методом Монте-Карло.
курсовая работа, добавлен 16.05.2019Определение интервальных статистических рядов распределения частот, составление эмпирических функций распределения, анализ числовых характеристик выборки. Изучение методики проверки статистических гипотез. Анализ метода наименьших квадратов в статистике.
методичка, добавлен 06.05.2015Математическое ожидание, дисперсия, доверительная вероятность. Общая схема метода Монте-Карло, который можно определить как метод моделирования случайных величин с целью вычисления характеристик их распределений. Вычисление интегралов методом Монте-Карло.
курсовая работа, добавлен 28.04.2012Описание основных методов проверки статистических гипотез и доказательство того, что в большинстве своем они логически некорректны. Анализ некоторых случаев, когда для структурированных данных минимальная ошибка первого рода ведет к отвержению гипотезы.
статья, добавлен 16.05.2018История рождения метода Монте-Карло, его дальнейшее развитие и современность, использование в численном интегрировании (одномерный и многомерный случаи), для вычисления кратных интегралов (на примере двукратных интегралов) и практическое применение.
курсовая работа, добавлен 29.08.2010Исследование машинных систем методом имитационного моделирования (метод Монте-Карло), простые и экономные способы формирования последовательности случайных чисел. Характеристика области применения метода Монте-Карло, его достоинства и недостатки.
реферат, добавлен 18.03.2014Сущность метода Монте-Карло и моделирование случайных величин. Оценка погрешности метода Монте-Карло. Минимальные системные требования и описание программы для вычисления определённых интегралов методом Монте-Карло. Примера решения контрольной задачи.
курсовая работа, добавлен 23.11.2015Традиционный метод проверки однородности. Классические условия применимости критерия Стьюдента. Область применимости традиционного метода проверки однородности с помощью критерия Стьюдента. Критерий Крамера-Уэлча равенства математических ожиданий.
статья, добавлен 20.05.2017Методы, используемые для вычисления интеграла в пространстве R2 методом Монте-Карло: детерминистический, обычный и др. Доопределение подынтегральной функции, оценка математического ожидания. Вычисление интегралов в пространстве Rn методом Монте-Карло.
курсовая работа, добавлен 31.10.2017Понятие и сущность статистических гипотез, описание и специфика их видов. Принцип проверки гипотез и ошибки первого и второго рода. Х2 критерии Пирсона, схема их применения. Значение максимального уровня значимости, график минимальных скачков цен.
курсовая работа, добавлен 03.03.2015Преимущества, характеристика и специфика метода Монте-Карло, его применение в нанотехнологиях и в вычислении интегралов. Способ усреднения подынтегральной функции, оценка погрешности метода Монте-Карло и решение интегральных уравнений второго рода.
курсовая работа, добавлен 02.05.2015Метод Монте-Карло, вычисления интегралов, решения систем алгебраических уравнений высокого порядка, исследования различного рода сложных систем. Обычный алгоритм Монте-Карло интегрирования, моделирование поведения элементарных частей физической системы.
доклад, добавлен 25.11.2010Оценка влияния факторов на элементы классов, найденных по критериям Шеннона, Пирсона, Колмогорова и Уилкоксона Сравнение факторов по степени информативности методом обобщенной ранжировки объектов с учетом мнений всех экспертов и коэффициента конкордации.
статья, добавлен 06.07.2013Основные понятия и теоретические сведения о вероятностно-статистических моделях. Схема постановки задач и принципов их решения в теории проверки статистических гипотез. Исследование вероятностных и статистических свойств биномиального распределения.
дипломная работа, добавлен 29.06.2016Основные понятия математической статистики и их использование в экспериментальных психологических исследованиях. Параметрические критерии проверки статистических гипотез. Характеристика однофакторного дисперсионного анализа для несвязанных выборок.
учебное пособие, добавлен 19.11.2016Практические следствия методологии прикладной статистики. Использование асимптотических результатов при конечных объемах выборок. Выбор одного из многих критериев для проверки конкретной гипотезы. Введение моделей деятельности математика и прикладника.
статья, добавлен 20.05.2017Предмет теории вероятностей, основное содержание и законы данной науки, направления ее исследования. Типы анализов, оценка их конечных результатов. Моделирование случайных величин методом Монте-Карло (статистических испытаний), его принципы и значение.
курс лекций, добавлен 02.02.2012Способы сбора и группировки статистических сведений, полученных в результате специально поставленных экспериментов, оценка неизвестной вероятности событий, проверка интервальных статистических гипотез о виде неизвестного распределения двумерной величины.
курсовая работа, добавлен 08.07.2012