Как да намерите бета с алфа хипотеза

Posted on
Автор: Lewis Jackson
Дата На Създаване: 10 Може 2021
Дата На Актуализиране: 1 Юли 2024
Anonim
Река в Сан Фиерро, которой нет. Где должны были стоять барьеры между городами в GTA SAN ANDREAS?
Видео: Река в Сан Фиерро, которой нет. Где должны были стоять барьеры между городами в GTA SAN ANDREAS?

Съдържание

Във всички тестове за статистическа хипотеза има две особено важни статистики - алфа и бета. Тези стойности представляват съответно вероятността за грешка от тип I и вероятността за грешка от тип II. Грешка от тип I е невярно положително или заключение, според което има значителна връзка в данните, когато всъщност няма значима връзка. Грешка от тип II е невярно отрицателно или заключение, според което няма връзка в данните, когато всъщност има значителна връзка. Обикновено бета е трудно да се намери. Ако обаче вече имате алфа хипотеза, можете да използвате математически техники за изчисляване на бета. Тези техники изискват допълнителна информация: алфа стойност, размер на извадката и размер на ефекта. Алфа стойността идва от вашата алфа хипотеза; вероятността е от грешка тип I. Размерът на извадката е броят точки от данни във вашия набор от данни. Размерът на ефекта обикновено се изчислява от минали данни.


    Избройте стойностите, които са необходими в бета изчислението. Тези стойности включват алфа, размер на ефекта и размер на пробата. Ако нямате данни от миналото, които посочват ясен размер на ефекта, използвайте стойността 0,3, за да бъдете консервативни. По същество размерът на ефекта е силата на връзката в данните; следователно, 0,3 обикновено се приема, тъй като е "умерен" ефект ефект.

    Намерете Z-оценката за стойността 1 - алфа / 2. Този Z-резултат ще бъде използван при бета изчислението. След като изчислите числовата стойност за 1 - алфа / 2, потърсете Z-оценката, съответстваща на тази стойност. Това е Z-резултатът, необходим за изчисляване на бета.

    Изчислете Z-оценката за стойността 1 - бета. Разделете размера на ефекта на 2 и вземете квадратния корен. Умножете този резултат по размера на ефекта. Извадете Z-резултата, намерен в последната стъпка, от тази стойност, за да стигнете до Z-оценката за стойността 1 - бета.

    Преобразувайте Z-резултата в 1 - бета като число. „Обратно“ потърсете Z-резултата за 1 - бета, като първо потърсите Z-резултата в Z-таблицата. Проследете този Z-резултат обратно в колоната (или реда), за да намерите число. Това число е равно на 1 - бета.


    Извадете числото, което току-що намери от 1. Този резултат е бета.

    Съвети