Отклонение - гипотеза
Cтраница 2
 |
Соотношение оснований нуклеиновых кислот, полученное Чаргаффом в 1949 г. [ 27а ]. [16] |
Точность, которой он достиг, была сопоставима с точностью анализа содержания аминокислот в белках и была более чем достаточна для отклонения тетрануклеотидной гипотезы. [17]
 |
Ошибка второго рода. [18] |
Подстановка в функцию и конкретных выборочных данных позволяет сделать заключение о числовом значении и и об окончательном решении о принятии или отклонении гипотезы. [19]
При проведении анализа необходимо принимать решения о том, какие выборки принимают участие в проверке на данном этапе анализа и решения о принятии или отклонении гипотезы. [20]
Очевидно, что основная роль человека заключается в принятии решений, причем эти решения могут быть классифицированы на следующие категории: формулировка гипотез; решения о принятии или отклонении гипотез; выбор путей, методов и алгоритмов анализа и оценки надежности; оценка правильности ра. [21]
Научное экспериментирование обычно разбивается на ряд этапов: определение задачи, формулировка гипотезы, построение схемы и условий проведения эксперимента, проведение эксперимента, оценка гипотезы, принятие или отклонение гипотезы, внесение корректив, составление выводов и заключений. [22]
Научное экспериментирование обычно разбивается на ряд этапов: определение задач, формулировка гипотезы, построение схемы и условий проведения эксперимента, проведение эксперимента, оценка гипотезы, принятие или отклонение гипотезы, внесение корректив, составление выводов и заключений. [23]
Таким образом, множество всех параметрических точек ( параметрическое пространство) можно подразделить на три попарно непересекающиеся области: 1) область, состоящую из всех точек 6, в которых значительное предпочтение оказывается принятию гипотезы Н0, 2) область, состоящую из всех точек б, в которых значительное предпочтение придается отклонению гипотезы Н0, 3) область, состоящую из всех тех точек, которые не вошли в состав двух предыдущих областей. Эта последняя область будет состоять из всех параметрических точек 6, в которых ни принятие, ни отклонение гипотезы не являются сильно предпочтительными. [24]
Односторонняя гипотеза ( так же, как и двусторонняя) может не выполняться в а-100 % случаев. Ошибка отклонения правильной гипотезы носит название ошибки первого рода ( или риска исполнителя), так как от принятия неправильного решения страдает сам исследователь, выполняющий измерения. [25]
Необходимо получить критерий, с помощью которого по наблюдаемому значению х можно сделать разумный выбор между нулевой и альтернативной гипотезами. Дополнительное множество к множеству Wg называется множеством отклонения гипотезы H0 ( W0), или критическим множеством. [26]
Для примера обратимся к конкретным методам расчетов с помощью коэффициентов конкордации ( согласия) на основе коэффициентов ранговой корреляции Кендалла или Спирмена. Согласно эконометрической теории положительный результат проверки согласованности таким способом означает отклонение гипотезы о независимости и равномерной распределенности мнений экспертов на множестве всех ранжировок. Таким образом, проверяется нулевая гипотеза, согласно которой ранжировки, описывающие мнения экспертов, являются независимыми случайными бинарными отношениями, равномерно распределенными на множестве всех ранжировок. Отклонение этой нулевой гипотезы толкуется как согласованность ответов экспертов. Другими словами, мы становимся жертвой заблуждений, вытекающих из своеобразного толкования слов: проверка согласованности в указанном математи-ко-статистическом смысле вовсе не является проверкой согласованности в смысле практики экспертных оценок. Именно ущербность рассматриваемых математико-статистических методов анализа ранжировок привела группу специалистов к разработке нового эконометрического аппарата для проверки согласованности - непараметрических методов, основанных на люсианах и входящих в статистику нечисловых данных. [27]
График вероятности ошибки второго рода в зависимости от возможных значений 0 называется кривой рабочей характеристики испытания. Такие кривые очень важны при определении объема испы-тания, необходимого для отклонения неверных гипотез. [28]
График вероятности ошибки второго рода в зависимости от возможных значений 0 называется кривой рабочей характеристики испытания. Такие кривые очень важны при определении объема испытания, необходимого для отклонения неверных гипотез. [29]
Большая часть таблиц, применяемых исследователями и статистиками, не содержит данных о значениях вероятности для тех выборочных распределений, к которым они обращаются. Чаще всего эти таблицы позволяют найти критические значения, определяющие область отклонения гипотезы при различных уровнях а. Область отклонения состоит из тех значений статистики, которые приводят к отклонению нулевой гипотезы. [30]
Страницы: 1 2 3