Gipotezalar tekshirish alomatlari va ularning xossalari Gipotezalarni Parametrik statistik alomat tuzish usullari

Gipoteza va ularni tekshirish

Reja:

1. Gipotezalar tekshirish alomatlari va ularning xossalari

2. Gipotezalarni Parametrik statistik alomat tuzish usullari

3. Noparametrik muvofiqlik alomatlari

4. Matematik kutilma va dispersiyalar haqidagi statistik gipotezalarni tekshirish

Gipoteza (qadimgi yunoncha:— asos, taxmin) — hodisalarning qonuniy (sababli) bogʻlanishi toʻgʻrisidagi taxminan mulohaza, faraz. Gipoteza ilmiy bilishni rivojlantirish uchun asos boʻladi. Gipotezaning mantiqiy jihatdan tahlil qilish (taqqoslash, analiz va sintez, mavhumlashtirish va umumiylashtirish) asosida bevosita bilimga oʻtish, sababiy bogʻlanish asosida qonuniyatlarni ochish kabi bosqichlari bor. Umumiy gipoteza bir guruh hodisalar, jarayonlar xususiyati va sababi toʻgʻrisidagi, xususiy gipoteza alohida, yakka hodisalar, jarayonlar sababi toʻgʻrisidagi taxmindir. Har qanday gipoteza tekshirishni talab qiladi. Natijada uning ehtimolligi ortadi yoki kamayadi, haqiqatligi isbotlanadi yoki rad etiladi. Yangi faktlarni eski nazariyalar bilan izohlash mumkin boʻlmaganda, cheklangan miqdordagi faktlar va kuzatishlarni izohlashda gipotezaga ehtiyoj tugʻiladi. U keyingi bilimlarga, tekshirishlarga yoʻl ochadi, yangi nazariyalar esa yana boshqa gipotezani tugʻdiradi. Gipoteza bilish jarayonining ajralmas qismi sifatida muhim ahamiyatga egadir.
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, …, X_n 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, …, x_n) 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, alomatning kritik sohasi asosiy gipoteza H₀ to‘g‘ri bo‘lganida alomat statistikasining barcha kichik ehtimolli qiymalari to‘plamini o‘z ichiga olishi lozim. Odatda kritik sohalar yoki ko‘rinishida bo‘ladi.

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.
Endi parametrik statistik alomatlarini qaraylik. X t.m.ning asl taqsimot funksiyasi quyidagi taqsimotlar oilasiga tegishli bo‘lsin:

F =

Bu yerda θ=(θ₁, …, θ_r) – r - o‘lchovli vektor, parametrlar qiymati to‘plami bo‘lsin. U holda asosiy gipoteza H₀ ga asosan , alternativ gipotezaga asosan esa . Asosiy gipoteza H₀ ni tekshirish uchun va ikkita kritik to‘plamlar bo‘lib, ular har birining qiymatdorlik darajasi α bo‘lsin. Faraz qilaylik,

(1)
va


(2)
bo‘lsin.
Aytaylik, (2) tengsizlikda hech bo‘lmaganda θ ning bitta qiymati uchun qat’iy tengsizlik o‘rinli bo‘lsin. U holda ga asoslangan statistik alomat nikiga nisbatan tekis quvvatliroq deyiladi. Tabiiyki, bu holda ga asoslangan statistik alomatni nikiga afzal ko‘rmoq maqsadga muvofiq bo‘ladi, chunki u alomat kam xatolikka yo‘l qo‘yadi.
Agarda (1) va (2) munosabatlar ixtiyoriy uchun o‘rinli bo‘lsalar, ga mos alomat tekis eng quvvatli (t.e.q.) alomat deyiladi.