Частота выпадания единицы, или двойки, или тройки, или, ... шестерки при бросании игрального кубика равна 10 из 60. Вдруг мы видим, что, например, шестерка выпадает чаще, а другие грани - реже. Сравнив эмпирические и теоретические частоты и применив Хи- квадрат критерий, можно заподозрить, что в кубике кусок свинца.
Фраза о том, что с вероятностью 0.95 распределение партнёра ошибочно неверна, так как альфа, она же уровень значимости, она же ошибка первого рода, это вероятность того что значение статистики хи-квадрат при том что гиотеза Н0 верна окажется больше критического значения. То есть альфа это как бы вероятность того, что критерий ошибётся, хотя гипотеза будет верна. Просто прикол в том, что если вы возьмёте уровень значимости не 0.05 а 0.01, то значение фактическое окажется меньше критического значения. И что мы тогда скажем? Что с вероятностью 0.99 распределение партнёра верно?))))) По идеи вероятнь с которой мы можем утверждать, что распределение нашего партнёра неверно, это 1 - бета, где бета - ошибка второго рода, или вероятность того что значение статистики окажется меньше критического значения, при справедливости альтернативной гипотезы Н0. Тогда 1 - бета это будет вероятность того что распределение нашего партнёра неверно, но вычислить ошибку второго рода для этого критерия не так то просто, если вообще возможно)))
Лучшего объяснения я не видела ! Спасибо
Вот честно, лучшее видео по этой теме. Было бы круто если бы вы снимали ещё видео по мат статистике
Супер, то что я искал! Спасибо!
Бог ударений! Улыбнул ) За видео спасибо!
гипотЭза - это надо знать!
Великолепно! Спасибо большое
Вот это я понимаю объяснение! Наглядно и понятно.
Лучшее объяснение. что я нашел на ютубе.
Вот тут лучше, мне кажется
watch?v=oS-0XA6AfhE
Отличное объяснение!
Классно! Все понятно! Спасибо!
Большое спасибо Вам!
Спасибо большое!
Спасибо вам за простое и доступное обьяснение.
Спасибо
Очень круто, у вас есть талант преподавания!
Спасибо, видео очень помогло!
Видео информативное, спасибо!
Շնորհակալություն)
Спасибо!
а как получить ожидаемый результат, если генерируем случайное число по заданой функции
Понятно насчёт степеня свободы, а почему альфа именно равно 0.05?
Зачем сравнивать эмпирические и теоретические частоты?
Частота выпадания единицы, или двойки, или тройки, или, ... шестерки при бросании игрального кубика равна 10 из 60. Вдруг мы видим, что, например, шестерка выпадает чаще, а другие грани - реже. Сравнив эмпирические и теоретические частоты и применив Хи- квадрат критерий, можно заподозрить, что в кубике кусок свинца.
Фраза о том, что с вероятностью 0.95 распределение партнёра ошибочно неверна, так как альфа, она же уровень значимости, она же ошибка первого рода, это вероятность того что значение статистики хи-квадрат при том что гиотеза Н0 верна окажется больше критического значения. То есть альфа это как бы вероятность того, что критерий ошибётся, хотя гипотеза будет верна. Просто прикол в том, что если вы возьмёте уровень значимости не 0.05 а 0.01, то значение фактическое окажется меньше критического значения. И что мы тогда скажем? Что с вероятностью 0.99 распределение партнёра верно?))))) По идеи вероятнь с которой мы можем утверждать, что распределение нашего партнёра неверно, это 1 - бета, где бета - ошибка второго рода, или вероятность того что значение статистики окажется меньше критического значения, при справедливости альтернативной гипотезы Н0. Тогда 1 - бета это будет вероятность того что распределение нашего партнёра неверно, но вычислить ошибку второго рода для этого критерия не так то просто, если вообще возможно)))
Выборка слишком мала.
гипо́теза
спасибо
почему 0,05? тупое объянение...