Test de neyman pearson exemple

Inversement, pour tout $K $, le test ci-dessus a $P _1 (A) geq P_1 (B) $ pour tout $B $ tel que $P _0 (B) leq P_0 (A) $. Cependant, le pouvoir se détériorerait! Ensuite, la proposition ci-dessus dit que votre meilleur pari est de commander essentiellement la terre de la plus utile au moins utile, et l`acheter dans l`ordre du meilleur au pire jusqu`à ce que vous atteignez la zone maximale $ alpha $. Fondamentalement, maintenant nous sommes faits! Cependant, nous ne ferions que classer correctement contre les personnes contingentés 30% du temps (puissance), car tous les membres de ce groupe n`ont pas la même opinion sur l`UE. Dans les systèmes radar, le lemme Neyman – Pearson est utilisé dans le premier réglage du taux de détections manquées à un niveau désiré (bas), puis en minimisant le taux de fausses alarmes, ou inversement. Le lemme nous dit que le rapport des probabilités sous la valeur null et l`alternative doit être inférieur à une certaine constante k. xn d`une distribution de probabilité avec le paramètre θ. Si vous avez appris la probabilité par l`approche moderne avec les intégrales de Lebesgue et ce qui pas, alors vous savez que dans des conditions assez non restrictives, il est toujours possible d`exprimer une mesure de probabilité comme étant donnée par une fonction de densité par rapport à Autre. Maintenant, nous allons jeter un oeil à quelques exemples du lemme en action. En prenant à chaque fois la réponse avec le ratio de vraisemblance la plus élevée nous a assuré que nous incluons dans le nouveau test autant de puissance que possible (grand numérateur) tout en gardant la signification sous contrôle (petit dénominateur)! Voici une preuve heuristique rapide: sur une région donnée de la terre $A $, considérez quelques petits un mètre par une tuile carrée de mètre, $B $.

Cela semble être un mauvais résultat en ce qui concerne le pouvoir. Définition. Lecture d`un livre intitulé «Erreurs courantes dans les statistiques» par P. Laissez $ mu $ être une mesure sur un espace $ Omega $, et laissez $f $ être une fonction positive, intégrable sur $ Omega $. Solution. D`abord, la notation. Tout autre test aura une région de rejet différente que nous dénotent par R A {displaystyle r_ {A}}. C`est, parmi tous les tests possibles pour le test H0: θ = 3 contre HA: θ = 2, basé sur une seule observation X et avec un niveau de signification de 0. Dans non 100% langage mathématiquement parfait, ce que Neyman-Pearson nous dit, c`est que le test le plus puissant on peut arriver à valider une hypothèse donnée dans un certain niveau de signification est donnée par une région de rejet faite par toutes les observations possibles provenant de ce test avec un ratio de vraisemblance supérieur à un certain seuil. Il n`y a pas quelque chose comme un déjeuner gratuit, même dans les statistiques! Cela dit, comment pouvons-nous être sûrs que le test T pour une moyenne μ est le test le plus puissant que nous pourrions utiliser? Dans le jargon statistique: notre signification est passée de 10% à 30% (mauvais! Ceux d`entre vous qui travaillent dans l`analyse des données et ont été par le biais de certains cours de statistique peut-être venu à connaître Neyman-Pearson lemme (NP-lemme).