Пи-величина

Материал из MachineLearning.

Версия от 10:01, 30 декабря 2008; Riabenko (Обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)

Основная статья: Проверка статистических гипотез

Пи-величина (англ. p-value) — это наименьшая величина уровня значимости, при которой нулевая гипотеза отвергается для данного значения статистики критерия $T$ .

$\pi(T) = \min \{ \alpha:\: T\in\Omega_\alpha \},$

где $\Omega_\alpha$ — критическая область критерия.

Другая интерпретация: пи-величина $\pi(T)$ — это вероятность, с которой (при условии истинности нулевой гипотезы) могла бы реализоваться наблюдаемая выборка, или любая другая выборка с ещё менее вероятным значением статистики $T$ .

Случайная величина $\pi(T(x^m))$ имеет равномерное распределение. Фактически, функция $\pi(T)$ приводит значение статистики критерия $T$ к шкале вероятности. Маловероятным значениям (хвостам распределения) статистики $T$ соотвествуют значения $\pi(T)$ , близкие к нулю.

Некоторые типичные заблуждения, связанные со значением пи-величины:

пи-величина не равна вероятности истинности нулевой гипотезы; частотная статистика вообще не имеет права приписывать вероятности гипотезам;
1 – (пи-величина) не равно вероятности истинности альтернативной гипотезы;
пи-величина не равна вероятности ошибки первого рода;
1 – (пи-величина) не равно вероятности ошибки второго рода;
пи-величина не есть вероятность того, что повторный эксперимент не приведёт к тому же решению;

Литература

Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. Справочник для инженеров и научных работников. — М.: Физматлит, 2006. — 816 с.
Цейтлин Н. А. Из опыта аналитического статистика. — М.: Солар, 2006. — 905 с.