Statistik gipotezalarni xulosasi

1-VA 2- TUR XATOLAR STATISTIK GIPOTEZALARNI TAKSHIRISH

Reja:

1. Statistik gipotezalar. Statistik gipotezalarni tekshirish alomatlari va ularning xossalari
2. Parametrik statistik alomat tuzish usullari
3. Noparametrik muvofiqlik alomatlari
4. Matematik kutilma va dispersiyalar haqidagi statistik gipotezalarni tekshirish
Ko‘p hollarda tajribalardan olingan ma’lumotlar asosida o‘rganilayotgan tasodif bilan bog‘liq bo‘lgan jarayonlar xarakteristikalari haqida bir yoki bir necha turli gipotezalar(tahminlar) qilish mumkin. Statistik ma’lumotlar asosida tasodifiy jarayon taqsimoti yoki boshqa xarakteristikalari haqida aytilgan gipotezalarni tekshirishni matematik statistikaning statistik gipotezalar nazariyasi bo‘limi o‘rganadi.
Kuzatilayotgan t.m. haqida aytilgan ixtiyoriy fikrga statistik gipoteza deyiladi.
8.1-misol. Hosildorligi a0 bo‘lgan bug‘doy navini hosildorligi a1 bo‘lgan bug‘doy navi bilan solishtirilmoqda. Ma’lum tumanda birinchi nav bug‘doy ikkinchi navga qaraganda ko‘proq hosil beradi degan gipotezani tekshirish kerak.
Keltirilgan misoldan ko‘rinib turibdiki, mavjud bo‘lishi mumkin bo‘lgan gipotezalar turlicha bo‘lishi mumkin. Biron – bir obyekt haqida aytilgan gipoteza statistik ma’lumotlar asosida tekshirilishi mumkin.
Tekshirilishi kerak bo‘lgan gipoteza asosiy gipoteza deyiladi va u H0 bilan belgilanadi. Asosiy gipotezadan qarama-qarshi bo‘lgan ixtiyoriy gipotezaga raqobatlashuvchi yoki alternativ gipoteza deb ataladi.
Afsuski, statistik ma’lumotlar asosida aniq va qat’iy bir yechimga kelish qiyin, shuning uchun har qanday yechimda ma’lum xatolikka yo‘l qo‘yish mumkin. Matematik statistikada statistik gipotezalarni tekshirishda ikki xil xatolikka yo‘l qo‘yishi mumkin. Statistik yechim asosida asosiy faraz u to‘g‘ri bo‘lgan holda ham rad etilishi mumkin. Bunday xatolik birinchi tur xatolik deyiladi. Statistik yechim asosida alternativ gipoteza to‘g‘ri bo‘lsa ham rad etilishi mumkin. Bunday xatolik ikkinchi tur xatolik deyiladi. Tabiiyki, xatoliklarni imkon qadar kamaytirish lozim. Statistik gipotezalarni tekshirish iloji boricha bir emas, bir necha marotaba takrorlanishi va ular asosida xulosaga kelinishi maqsadga muvofiqdir.
Statistik gipotezalarni tekshirish statistik ma’lumotlarga asoslanadi. Faraz qilaylik, X1, X2, …, Xn lar n – ta bog‘liqsiz tajribalardagi X t.m.ning kuzatilmalari bo‘lsin. X t.m.ning biron – bir xarakteristikasi haqidagi asosiy H0 gipoteza ko’rilayotgan bo‘lsin. Endi statistik ma’lumotlar asosida asosiy gipoteza H0 ni qabul qilish yoki rad etish qoidasini tuzish kerak. Asosiy gipoteza H0 ni qabul qilish yoki rad etish qoidasi - H0 gipotezani tekshirishning statistik alomati deyiladi. Odatda statistik gipotezalarni tekshirish – statistik ma’lumotlar asosida asosiy gipotezani tasdiqlash yoki uni rad etishdan iborat bo‘ladi. Endi statistik alomatlarni tuzish qoidalari bilan tanishamiz. Odatda statistik alomatni qurish empirik ma’lumotarni asosiy H0 gipoteza bo‘yicha tavsiflovchi statistika T = T( ) ni tanlashdan boshlanadi.
Bunday tanlashda ikki xossa bajarilishi talab etiladi: a) statistika manfiy qiymatlar qabul qilmaydi; b) asosiy gipoteza to‘g‘ri bo‘lganda statistikaning aniq yoki gipotezaiy taqsimoti ma’lum bo‘lishi kerak. Faraz qilaylik, bunday stastistika topilgan bo‘lib, S = {t: t = T( ), – tanlanma fazosiga tegishli} - statistikaning qiymatlar to‘plami bo‘lsin. Oldindan 0<α<1 – sonini tayinlaylik. Endi S sohani shunday kesishmaydigan va sohalarga ajratamizki, bunda asosiy gipoteza H0 to‘g‘ri bo‘lganida T( ) tasodifiy hodisaning ro‘y berish ehtimoli α dan oshmasin:
Asosiy gipoteza H0 ni takshirish qoidasi quyidagicha bo‘ladi: x=(x1, …, xn) t.m. X ning biror tanlanmasi qiymati bo‘lsin. Agar t = T(x) miqdor sohaga tegishli bo‘lsa: , u holda asosiy gipoteza H0 to‘g‘ri bo‘lganida rad etiladi. Aks holda, ya’ni bo‘lsa asosiy gipoteza H0 ni qabul qilishga asos bo‘ladi, chunki statistik ma’lumotlar asosida qilingan hulosalar asosiy gipotezani rad etmaydi. Shuni ta’kidlash lozimki, bo‘lishi asosiy gipoteza H0 ni albatta to‘g‘ri bo‘lishini tasdiqlamaydi, balki bu holat statistik ma’lumotlar va nazariy gipotezaning yetarli darajada muvofiqligini ko‘rsatadi xalos. Yuqorida keltirilgan qoidada T=T( ) statistikani statistik alomat statistikasi, - soha alomatning kritik sohasi deyiladi. Odatda α ning qiymatlari uchun 0.1; 0.05; 0.01 sonlari qabul qilinadi. Yuqorida keltirilgan qoidadan shu kelib chiqadiki,
Asosiy gipoteza H0 ni tekshirish uchun yuqorida keltirilgan qoidaga asoslanganimizda biz ikki turdagi xatolikka yo‘l qo‘yishimiz mumkin: aslida to‘g‘ri bo‘lgan asosiy gipoteza H0 ni rad etishimiz mumkin, ya’ni H0 to‘g‘ri bo‘lganida hodisasi ro‘y beradi. Bunday xatolik birinchi turdagi xatolik deyiladi. Demak, shartga asosan birinchi turdagi xatolik α dan oshmaydi. Ammo aslida noto‘g‘ri bo‘lgan asosiy gipoteza H0 ni qabul qilishimiz, ya’ni H0 noto‘g‘ri bo‘lganida bo‘lib biz H0 ni qabul qilishimiz mumkin. Bunday xatolik ikkinchi turdagi xatolik deyiladi. Statistik alomatlarga qo‘yiladigan asosiy talablardan biri bu ikki turdagi xatoliklarni iloji boricha kichik bo‘lishini ta’minlamog‘i kerak.
Demak, asosiy gipoteza H0 ni tekshirish uchun turli statistikalarga asoslangan statistik alomatlarni tuzish mumkin ekan. Tabiiyki, bunda statistik alomatlarni solishtirish masalasi kelib chiqadi.
Faraz qilaylik, alomatning kritik sohasi bo‘lsin. U holda H gipoteza to‘g‘ri bo‘lganida statistikaning qiymati kritik sohaga tegishli bo‘lish ehtimolligi
alomatning quvvat funksiyasi deyiladi. Alomat quvvati H=H1 bo‘lganida, ya’ni W(H1) ehtimollik asosiy gipoteza noto‘g‘ri bo‘lganida to‘g‘ri yechimni qabul qilishi ehtimolligini anglatadi. Alomatning siljimaganlik xossasi muhim o‘rin tutadi va bu xossa
tengsizlik bilan aniqlanadi.
Asosiy gipoteza H0 ni tekshirish uchun qiymatdorlik darajasi α bo‘lgan ikkita va - alomat to‘plamlari aniqlangan bo‘lsin. Mavjud statistik gipotezalarni ikki guruhga ajratish mumkin: parametrik va noparametrik gipoteza. T.m.larning taqsimot funksiyasi paramerli taqsimotlar oilasiga tegishli bo‘lsin. Ammo, taqsimotning parametrlari noma’lumdir. Masalan, t.m. normal qonunlar oilasiga tegishli bo‘lsa, uning taqsimot funksiyasi ikkita: o‘rta qiymat va dispersiya orqali to‘liq aniqlanadi va H0 gipoteza, bu holda matematik kutilma hamda dispersiya qiymatlari haqida bo‘ladi. Demak H0 gipoteza asosiy noma’lum parametr qiymatlari haqida bo‘lar ekan. Bunday statistik gipotezaga parametrik gipoteza deb ataladi.
Agarda t.m.ning taqsimot funksiyasi umuman noma’lum bo‘lsa, noparametrik gipoteza qabul qilinadi. Noparametrik gipoteza taqsimot funksiyasining ma’lum xossalarga ega ekanligi haqida bo‘lishi mumkin.