5. ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ. КРИТЕРИИ СОГЛАСИЯ

5.1. Понятие статистической гипотезы. Основные этапы проверки гипотез

Во многих случаях результаты наблюдений используются для проверки предположений относительно тех или иных свойств распределений. Такие задачи очень часты, например, они возникают при сравнении различных технологических процессов и методов. Рассмотрение подобных задач в строгой математической постановке приводит к понятию статистической гипотезы.

Под статистической гипотезой понимают всякое предположение о генеральной совокупности (о распределении вероятностей), проверяемое по результатам наблюдений. Для проверки естественнонаучных гипотез часто применяется такой принцип: гипотезу отвергают, если происходит то, что при ее справедливости происходить не должно. Проверка статистических гипотез происходит также, только место невозможных событий занимают события практически невозможные. Причина этого проста: пригодных для проверки невозможных событий, как правило, просто нет.

Статистическая гипотеза называется простой, если она полностью задает распределение вероятностей. Сложная гипотеза указывает не одно распределение, а некоторое множество распределений. Например, простая гипотеза о том, что случайная величина X распределена по стандартному нормальному закону, т.е. X N(0,1), немедленно становится сложной,

если mX ≠ 0 или DX ≠1 . В задачах практики часто бывает известен вид

закона распределения X и надо проверить лишь предположения о значениях параметров данного распределения.

Если в гипотезе речь идет о соответствии числовых параметров данного распределения какому-то конкретному значению, то такая гипотеза называется параметрической.

Проверяемая гипотеза называется нулевой гипотезой и обозначается чаще всего H0 . Вместе с ней рассматривается одна из альтернативных

или конкурирующих гипотез, обозначаемых H1 . Правило, на котором

основывается решение о нулевой гипотезе, называется критерием. Все решения принимаются на основе выборки, следовательно, на основе ка- кой-нибудь статистики. Эта статистика называется статистикой z критерия.

107

Выберем уровень вероятности α, α > 0 . Условимся считать событие практически невозможным, если его вероятность меньше α. Когда речь идет о проверке гипотезы, число α называют уровнем значимости. Принцип проверки гипотез очень прост. В соответствии с этим принципом маловероятные события считаются невозможными, а имеющие большую вероятность – достоверными.

Пусть W - множество значений статистики z , а ω - такое множество ω W , что при гипотезе H0

P (z ω H0 ) = α .	(5.1.1)
Пусть, наконец, zв - выборочное значение статистики	z . Тогда кри-
терий формулируется следующим образом: гипотеза H0 отклоняется при

zв ω и принимается, если zв W \ ω.		Множество ω всех значений ста-
тистики z , при которых гипотеза H0		отклоняется, называется критиче-
ской областью; область	W \ ω называется областью принятия решения.
			Границей между областями
P (z w \ ω H0 ) = 1 − α	P (z ω H0 ) = α		ω и W \ ω является крити-
			ческая точка zα (рис.			5.1).
W \ ω	ω		Уровень	значимости		α,
			таким образом, задает раз-
			меры критической области.
zα			Кроме того, эти размеры
			зависят еще и		от формули-
Область принятия	Область отклонения		ровки альтернативной			ги-
верной гипотезы	верной гипотезы		потезы. Критерий, основан-
Рис. 5.1. Область принятия решения и			ный на использовании за-
			ранее	заданного уровня
критическая область статистики z			значимости,		называется

критерием значимости. Возможны три вида расположения критической области ω в зависи-

мости от нулевой и альтернативной гипотез, вида распределения статистики z критерия:

1. Правосторонняя критическая область (рис. 5.2), состоящая из интервала (zпр,α,+∞), где точка zпр,α определяется из условия

P(z > zпр,α) = α и называется правосторонней критической точкой, отве-

чающей уровню значимости α; 2. Левосторонняя критическая область (рис. 5.3), состоящая из интер-

вала (−∞, zлев,α), где точка zлев,α определяется из уравнения

108

P(z < zлев,α) = α и называется левосторонней критической точкой с уровнем значимости α;

f (zH0 ) f (zH0 )

	α	α
W \ ω	ω	ω	W \ ω
Рис. 5.2. Правосторонняя критическая		Рис. 5.3. Левосторонняя критическая
	область		область
3. Двусторонняя критическая область (рис. 5.4), состоящая из двух
интервалов (− ∞, zлев,α 2 ) и (zпр,α 2 ,+∞), где точки			zлев,α 2 и zпр,α 2 оп-

ределяются из условий P(z < zлев,α2 )= α2 и P(z > zпр,α2 )= α2 и называются двусторонними критическими точками. Все сказанное иллюстри-

			руют	вышеприведенные ри-
			сунки.
		f (z H0 )	Как правило, статистику
			z критерия выбирают таким
			образом, чтобы ее распреде-
			ления при нулевой гипотезе
α 2		α 2	H0	и при альтернативной
			H1 как можно более разли-
			чались. При таком выборе
ω		ω	статистики z обычно неко-
	W \ ω		торые значения z		(например,
	zлев,α	zпр,α	слишком большие или слиш-
			ком	маленькие)	нетипичны
Рис. 5.4. Двусторонняя критическая область			при гипотезе H0		и типичны
			при альтернативе H1 .

109

Проверка параметрической статистической гипотезы при помощи критерия значимости включает в себя следующие этапы.

1. Формулируется проверяемая нулевая гипотеза H0 и альтернатив-

ная H1 .

2. Назначается уровень значимости α.

3. Выбирается статистика z критерия значимости для проверки гипотезы H0 .

4. Определяется выборочное распределение статистики z при условии, что верна гипотеза H0 , т.е. находится функция плотности вероятно-

сти f (zH0 ).

5. В зависимости от формулировки альтернативной гипотезы H1 оп-

ределяется критическая область	ω, область принятия решения W \ ω и
вид решения z > zпр,α , z < zлев,α	или z < z	лев,	α	и z > z	пр,	α .
				2		2

6.По имеющейся выборке наблюдений вычисляется выборочное значение статистики zв .

7.Принимается решение о гипотезе H0 .

Этапы 1-7 обычно используют статистику, квантили которой табулированы. Это либо нормальное, либо χ2 -распределение, либо распределение Стьюдента.

Однако принимаемое на основе критерия значимости решение тоже может быть ошибочным. Пусть гипотеза H0 верна, но zв ω, т.е. значе-

ние статистики критерия попало в критическую область и, следовательно, H0 отвергается.

Ошибка, совершаемая при отклонении правильной гипотезы H0 , на-

зывается ошибкой первого рода. Вероятность ошибки первого равна уровню значимости, т.е. P(z ωH0 ) = α. Может случиться и другая ситуация.

Пусть гипотеза H0 не верна, но z W \ ω, т.е. значение статистики критерия попало в область принятия решения. Тогда будет принята неверная

гипотеза. Ошибка,	совершаемая при принятии неверной гипотезы H0 ,
когда верна H1 ,	называется ошибкой второго	рода. Ее	вероятность
P(z W \ ω H1) = β. Вероятность 1−β = P1(ω)		называется	мощностью

критерия. Чем выше мощность критерия, тем чаще отвергается неверная гипотеза. Все сказанное иллюстрирует табл. 2 и рис. 5.5.

110

		Т а б л и ц а 2
Решение, принимаемое	H 0 отвергается,	H 0 принимается,
о гипотезе H 0 по вы-	H1 принимается	H1 отвергается
борке
Нулевая гипотеза H 0 -	P(z ω H0 ) = α - от-	P(z w \ ω H0 ) = 1 − α
верна	вергается верная гипо-	- принимается верная
	теза. Ошибка первого	гипотеза
	рода
Гипотеза H 0 неверна,	P(z ω H1 ) = 1 − β -	P(z w \ ω H1 ) = β -
т.е. верна гипотеза H1	отвергается неверная	принимается неверная
	гипотеза. Мощность	гипотеза. Ошибка вто-
	критерия	рого рода
f	f (z H0 )
		f (z H1 )

1−α

1 − β

βα

W \ ω	zпр,α	ω	z

Рис. 5.5. Геометрическая интерпретация уровня значимости и мощности критерия при различных гипотезах

Обратим внимание на то, что в результате проверки нулевой гипотезы

H0 возможно правильное решение двух видов:

1)принять гипотезу H0 , когда в действительности она имеет место; вероятность этого решения P(z w \ ωH0 ) = 1 − α ;

2)не принять гипотезу H0 , когда и на самом деле гипотеза H0 неверна; вероятность этого решения P(z ωH1 ) = 1 − β .

Пример. Из продукции автомата, обрабатывающего болты с номинальным значением контролируемого размера m0 = 40 мм, была взята

выборка болтов объемом n = 36 . Выборочное среднее контролируемого

111

размера m = 40.2 мм. Результаты предыдущих измерений дают основание полагать, что действительные размеры болтов образуют нормально

распределенную совокупность с дисперсией D = 1 мм2 . Можно ли по

результатам проведенного выборочного исследования утверждать, что контролируемый размер в продукции автомата не имеет положительного смещения по отношению к номинальному размеру? Принять α = 0.01. Какова критическая область в данном случае?

Решаем задачу по приведенному выше плану из семи пунктов. Сформулируем сначала основную и конкурирующую гипотезы: H0 : m0 = 40, H1 : m0 > 40 , так как речь идет о положительном смещении

контролируемого размера. Уровень значимости задан в условии: α = 0.01 . В качестве статистики критерия используем оценку математического

ожидания z = m . Так как			исходная	выборка нормальна, то
m N(m	0	, D n). Альтернативная	гипотеза	H	1	: m	0	> 40 предполагает

правосторонний критерий значимости, критическая область определяется неравенством z > zпр,α , где P(z > zпр,α)= α (см. рис. 5.2). Для того чтобы

выбранная статистика критерия была распределена стандартно нормально,

ее	необходимо				центрировать		и	нормировать.		Тогда
z = m − m0			= m − m0 N(0,1). Критическую точку порядка							1 − α для
	D n			1 36			P(z > u0.99 )= 0.99 ,
нормального			распределения			u0.99 , где			очень легко
найти по таблицам: zпр,α = u0.99 = 2.326 .
	Найдем,			наконец,		выборочное		значение	статистики
zв	= 40.2	− 40 =		0.2	= 1.2 . Теперь можно принять решение о гипотезе
	1	36		0.1667
H0 : так как			zв < zпр,α , т.е.			zв =1.2 < u0.99 = 2.326 , гипотеза			H0 должна

быть принята. Это значит, что по результатам проведенной выборки нельзя утверждать, что автомат при выпуске продукции дает положительный

сдвиг.
Найдем в		заключение границу критической области, т.е. границу
m	. Так как	m	− 40	= 2.326	, то m	= 40.39 мм. Таким образом,
		крит
крит		1 36			крит

ω = {m > 40.39 } , а W \ ω = {m ≤ 40.39 } .

112