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Test dTest d’’IpotesiIpotesi
Corso di Teoria dell’Inferenza Statistica a.a. 2009/2010 Secondo Periodo
Prof. Filippo DOMMA
Corso di Laurea in MQEGA(Metodi Quantitativi per l’Economia e la Gestione delle Aziende)
Facoltà di Economia – UniCal
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Test d'Ipotesi F. Domma 2
Il test statistico è una decisione operativa presa sulla base di risultatisperimentali, tenendo conto di considerazioni probabilistiche.
La problematica del test può essere suddivisa in tre fasi:
a. formulare una ipotesi sulla v.c. X;b. osservare il campione casuale; c. in base ai risultati campionari
decidere se accettare o rifiutare l’ipotesi fatta.
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Test d'Ipotesi F. Domma 3
Definizione. Un’ipotesi statistica è una affermazione sulla distribuzione di una o più variabili casuali.
Se l’ipotesi statistica specifica completamente la distribuzione dellav.c. allora l’ipotesi è detta semplice; in caso contrario, viene chiamataipotesi statistica composta.Le ipotesi verranno indicate con la lettera H.
Esempi. Data una v.c. X~N(µ,9)a. l’ipotesi H: µ=15 è semplice perché specifica
completamente la distribuzione della v.c. X;b. l’ipotesi H: µ>15 è composta.
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Test d'Ipotesi F. Domma 4
Dato un modello parametrico M={ X , P }, sia Θ0 un sottoinsieme dello spazio parametrico Θ. Si vuole verificare
dove Θ=Θ∪Θ 10e φ=Θ∩Θ 10
00 : H Θ∈θ
11 : H Θ∈θ
Ipotesi NULLA
Ipotesi ALTERNATIVA
L’ipotesi statistica riguardante la v.c. X e, quindi, il parametro θ,implica una bipartizione dello spazio parametrico Θ in due regioni,Θ0 e Θ1, di cui una rappresenta l’ipotesi nulla H0 e la complementarerappresenta l’alternativa H1.
Prima Fase.
contro
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Test d'Ipotesi F. Domma 5
Seconda Fase: consiste nell’estrazione dallo spazio campionario del campione x=(x1,…,xn).
Terza Fase (prendere una decisione su H): viene condotta sullo spazio campionario.
Più precisamente, si suddivide lo spazio campionario in due regioni,C0 e C1 tali che
�=∪ 10 CC φ=∩ 10 CCe
Se 1n1 C)x,...,x( ∈=x Allora si accetta H0
Se 0n1 C)x,...,x( ∈=x Allora si rifiuta H0
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Test d'Ipotesi F. Domma 6
Definizione. Sia C0 quel sottoinsieme dello spazio campionario chein accordo con un prefissato test, conduce al rifiuto dell’ipotesi H0, se il campione osservato x appartienea C0. Allora C0 è detta regione critica ( o di rifiuto) deltest.
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Test d'Ipotesi F. Domma 7
In sintesi, le fasi di un test possono essere così rappresentate:
Da ciò deriva che la regola di decisione se accettare o rifiutare H0 è una bipartizione dello spazio campionario.
1�
0�
� �Spazio parametrico Spazio campionario
0�∈�:H0
1�∈�:H1
C0
C1RegioneCritica
Regionedi Accettazione
Se x appartiene a C1 allora accetto H0
Se x appartiene a C0allora rifiuto H0
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Test d'Ipotesi F. Domma 8
Possiamo concludere affermando che:il test è una corrispondenza tra lo spazio campionarioe lo spazio parametrico, dove il primo è suddiviso in due regioni(C0 e C1) secondo la regola di decisione ( è il fulcro del test ), mentre lo spazio parametrico è diviso in due regioni (Θ0 e Θ1) a seconda delle ipotesi da verificare.
{ }i0 H/CP ∈Xi=0,1, la quale può essere calcolata assumendo vera una delle ipotesi.
Naturalmente, la corrispondenza tra e Θ ha senso solo se valutatain termini probabilistici. Quindi, dobbiamo chiederci qual è la probabilità che il campione appartenga, ad esempio, alla regione critica, cioè:
�
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Test d'Ipotesi F. Domma 9
In tale contesto, si possono avere quattro situazioni possibili, ottenutedalla combinazione dei due “stati di natura” (H0 vera, H0 falsa) con le due “azioni possibili” (accetto H0, rifiuto H0), cioè
STATI di NATURA
Vera H0 Falsa H0
AZIONI Accetto H0 G1 E2
POSSIBILI Rifiuto H0 E1 G2
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Test d'Ipotesi F. Domma 10
Descrizione degli eventi:G1: in base al campione decido di accettare H0 e H0 è vera;G2: in base al campione decido di rifiutare H0 e H0 è falsa;E1: in base al campione decido di rifiutare H0 e H0 è vera;E2: in base al campione decido di accettare H0 e H0 è falsa;
Probabilità degli eventi:
{ } { } { } α−=∉== 1H/CPvera è H/H AccettoPGP 00r00r1r X
{ } { } { } β−=∈== 1H/CPalsaf è H/H ifiutoRPGP 10r00r2r X
{ } { } { } α=∈== 00r00r1r H/CPvera è H/H ifiutoRPEP X
{ } { } { } β=∉== 10r00r2r H/CPalsaf è H/H AccettoPEP X
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Test d'Ipotesi F. Domma 11
Spesso E1 viene definito come errore di primo tipo ed E2 errore disecondo tipo.
Concludendo si ha:
STATI di NATURA
Vera H0 Falsa H0
AZIONI 1-� �
POSSIBILI � 1-�
0C∉x
0C∈x
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Test d'Ipotesi F. Domma 12
Definizione. Funzione di Potenza.La funzione di potenza di un test di un’ipotesi statistica H0 contro un’ipotesi alternativa H1, è quella funzione, definita per tutte le distribuzioni sotto considerazione(le ipotesi), che fornisce la probabilità che il campionecada nella regione critica C0 del test, cioè una funzione che fornisce la probabilità di rifiutare l’ipotesi sottoconsiderazione.Il valore della funzione di potenza in corrispondenza di un punto dello spazio parametrico è detta potenzadel test. Formalizzando abbiamo:
{ }i0 H/CP)(K ∈=θ X
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Test d'Ipotesi F. Domma 13
Definizione. Livello di significatività.Il livello di significatività del test (o ampiezza dellaregione critica C0) è il valore massimo della funzione di potenza del test quando H0 è vera. Cioè:
{ } α=∈=θ 000 H/CP)(K XSe H0 è definita come : H0: θ= θ 0
{ }00 H/CPsup)(K0
∈=θΘ∈θ
X
Se H0 è definita come : H0: θ∈Θ 0
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Test d'Ipotesi F. Domma 14
Si può osservare che l’ipotesi H0 riflette, in generale, la situazione precedente all’esperimento campionario, nel senso che accettandoH0 la situazione non cambia. E’ dal rifiuto di H0 che bisogna cautelarsi in quanto tale rifiutoimplica una modifica delle condizioni e delle acquisizioni ritenute valide in precedenza, il che implica per lo più costi, rischi, modifiche tecniche, nuove procedure operative, …ecc..In tal modo si ritiene preferibile commettere un errore non modificando la realtà (errore di secondo tipo) piuttosto che correre il rischio di errare modificando la realtà (errore di primo tipo).
Esempio. In un giudizio penale, l’imputato è innocente fino a prova contraria. E’ fondamentale che per il giudice sia H0 l’ipotesi che egli sia innocente.Secondo questa logica si ritiene ben più grave condannare un innocente (errore di I tipo) che assolvere un colpevole (errore di II tipo).
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Test d'Ipotesi F. Domma 15
Nel tentativo di definire un “buon” test, la ricerca va orientata versoil contenimento probabilistico degli errori, dando maggiore rilevanzaall’errore di I tipo, senza ovviamente trascurare quello di II tipo.
Un metodo per definire un test ottimale consiste nel fissarel’ampiezza d’errore di I tipo e minimizzare l’ampiezza d’erroredi II tipo.
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Test d'Ipotesi F. Domma 16
Regione critica migliore di ampiezza α
Definizione. Sia C0 un sottoinsieme dello spazio campionario . Allora C0 è detta regione critica migliore di ampiezza α,per verificare l’ipotesi semplice H0:θ= θ0 contro l’ipotesisemplice H1:θ= θ1se, per ogni sottoinsieme A dello spazio campionarioper il quale
{ } α=∈ 0H/AP XSi ha:
{ } α=∈ 00 H/CP )i X
{ } { }110 H/APH/CP )ii ∈≥∈ XX
�
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Test d'Ipotesi F. Domma 17
In altri termini C0 è la regione critica migliore di ampiezza α se tratutte le altre regioni critiche della stessa ampiezza , possiedepotenza maggiore o uguale rispetto a tutte le altre regioni critiche.
Il test basato su una regione critica migliore è chiamatotest più potente.
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Test d'Ipotesi F. Domma 18
Teorema. (di Neyman e Pearson).Sia X=(X1,…,Xn) un c.c. iid estratto da f(x;θ). Sia L(θ;x) la funzione di verosimiglianza di x. Siano θ1 e θ2 due valori fissati e distinti di θ tali che Θ={θ: θ= θ1 oppure θ= θ2}; sia, infine, k un numero positivo.Se C0 è un sottoinsieme dello spazio campionario tale che:
02
1 C k);L();L(
)i ∈∀≤θθ x
xx
02
1 C k);L();L(
)ii ∈∀≥θθ x
xx
{ } α=∈ 00 H/CP )iii X
Allora C0 è una regione critica migliore di ampiezza α per verificare l’ipotesi H0:θ= θ1 contro l’ipotesi H1: θ= θ2.
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Test d'Ipotesi F. Domma 19
Dimostrazione.
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Test d'Ipotesi F. Domma 20
Non sempre bisogna individuare C0 e k che soddisfano le condizioniposte dal teorema. Spesso si riesce a trasformare la disuguaglianza (i)in una disuguaglianza che riguarda una particolare statistica.Esempio.
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Test d'Ipotesi F. Domma 21
Test del Rapporto di Verosimiglianza Generalizzato
Sia (X1,…,Xn) un c.c. iid estratto da f(x;θ).Supponiamo di voler effettuare il seguente test:
00 ��:H ∈ contro11 ��:H ∈
dove ��� 10 =∪ φ=∩ 10 ��e
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Test d'Ipotesi F. Domma 22
Definizione. Rapporto di verosimiglianza Generalizzato.Sia L(θ; x) la funzione di verosimiglianza di un campione x. Si definisce rapporto di verosimiglianza generalizzato la quantità:
);(Lsup
);(Lsup)( 0
x
xx
θ
θ=Λ
Θ∈θ
Θ∈θ
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Test d'Ipotesi F. Domma 23
Osservazioni:1. Λ(x) è una funzione del campione osservato x.
Sostituendo a x il c.c. X otteniamo Λ(X) che è una statistica in quanto non dipende dai valori del parametro θ.
2. I valori di Λ(x) appartengono all’intervallo [0,1].
3. I valori della statistica Λ(X) sono usati per il seguente test:
00 :H Θ∈θ 11 :H Θ∈θcontro
Tramite il rapporto di verosimiglianza si stabilisce che:
00 )( H rifiuta si λ≤Λ⇔ x
dove λ0 è una costante determinata dal livello di significativitàα del test.
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Test d'Ipotesi F. Domma 24
Il test del rapporto di verosimiglianza generalizzato ha senso anche intuitivamente in quanto Λ(x) tende ad essere piccolo quando H0 non è vera, dato che il denominatore tende ad essere maggiore del numeratore.Per un livello di significatività α fissato il corrispondente valore di λ0 tale che
{ } α=λ≤Λ 00r H/)(P X
può essere determinato in modo esatto solo se è nota la distribuzionecampionaria della statistica Λ(X), in altri casi è necessario farriferimento ad approssimazioni per grandi campioni.
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Test d'Ipotesi F. Domma 25
Esempio.
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Test d'Ipotesi F. Domma 26
Teorema. Sia X1, X2,… una successione di v.c. iid estratta da f(x;θ).Consideriamo il testH0:θ= θ0 contro H1:θ≠ θ0Assumiamo che la sequenza delle radici dell’equazione di verosimiglianza siano consistenti e che siano vere le condizioni di regolarità per la normalità asintotica degli stimatori di massima verosimiglianza.Allora, sotto H0
{ } )1()(ln2 2d
nn χ →Λ− ∞→X
E’ evidente che si rifiuta H0 se -2ln{Λ(x)} è elevato. In particolare, fissato α, se
02� H rifiuto (1)�)}(ln{2 �≥Λ− x
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Test d'Ipotesi F. Domma 27
Teorema. Sia X1, X2,… una successione di v.c. iid estratta da f(x;θθθθ) e sia θθθθ=(θ1,…, θk)∈ΘΘΘΘ⊆ℜk
Consideriamo il test
{ } )r()(ln2 2d
nn χ →Λ− ∞→X
Se sono soddisfatte alcune condizioni di regolarità,allora, sotto H0
k1r0rr
022
0110 ,..., ,,..., ,:H θθθ=θθ=θθ=θ +
0rr
022
0111 ,..., ,:H θ≠θθ≠θθ≠θ
dove 0r
02
01 ,..., , θθθ sono valori noti
k1r ..., , θθ + non sono specificati
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Test d'Ipotesi F. Domma 28
Test di Significativitàa) Individuare una statistica (test) che si comporta in modo diverso
sotto le due ipotesi H0 e H1;b) utilizzare il diverso comportamento della statistica per
definire il test.
Esempio. Dato un c.c. di dimensione 20 estratto da un v.c. N(µ,1),si vuole verificare seH0: µ=10 contro H1: µ=15Consideriamo la STATISTICA TEST media campionaria;sappiamo che:
( )201
0 10,N~X H sotto
( )201
1 15,N~X H sotto
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Test d'Ipotesi F. Domma 29
Graficamente si ha:
10 15
sotto H0 sotto H1
x
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Test d'Ipotesi F. Domma 30
1. Osservato il valore dellamedia campionaria
0H rif. 15 a vicino"" è x se �
0H acc. 10 a vicino"" è x se �
2. Possibili eventi tra 10 e 15 sono:G1: accetto H0 e H0 è vera;G2: rifiuto H0 e H0 è falsa;E1: rifiuto H0 e H0 è vera;E2: accetto H0 e H0 è falsa.
10 15
H0H1
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Test d'Ipotesi F. Domma 31
3. Problema: costruire una regione (critica) C0 tale che:
00 H rifiuto C x se �∈
significa individuare, con qualche criterio, un punto (detto punto critico) tra 10 e 15 in modo tale che:
Cx x x se 00 ∈�≥
Cx x x se 00 ∉�<H0 H1
0xC0
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Test d'Ipotesi F. Domma 32
Fissato α, sappiamo che { }00r H/CP ∈=α X
Nel caso dell’esempio, fissato α, si ha:
{ } { }=<−=≥=α 00r00r H/xXP1H/xXP
( )000
r z120/110x
120/110x
20/110X
P1 Φ−=��
���
� −Φ−=�
�� −<−−=
dove
20/110x
z 00
−=
Si individua dalle tavole della N(0,1)
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Test d'Ipotesi F. Domma 33
20z
10x 00 +=
Il punto critico è dato da:
E’ il confine tra la Regione Critica e la Regione di Accettazione.
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Test d'Ipotesi F. Domma 34
Fasi per la costruzione di un Test di Significatività:
1. Si formulano le ipotesi;2. Si individua la statistica test;3. Si fissa il livello di significatività;4. Si determinano i punti critici;5. Si costruisce la regione critica;6. Si estrae il campione e si verifica se il valore della statistica
test appartiene oppure non appartiene alla regione critica;7. Si decide se accettare o rifiutare l’ipotesi nulla.
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Test d'Ipotesi F. Domma 35
TEST sui parametri di una v.c. NORMALE
Dato un c.c. iid di dimensione n, estratto da un v.c. N(µ,σ20),
si vuole verificare se
H0: µ= µ0 contro H1: µ= µ1 con µ0 < µ1
La STATISTICA TEST media campionaria è tale che
( )n�
00
20,�N~X H sotto
( )n11
20,N~X H sotto σµ
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Test d'Ipotesi F. Domma 36
sotto H0 sotto H1
x0� 1�0x
αβ
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Test d'Ipotesi F. Domma 37
Fissato α, determiniamo il punto critico
{ } { }=<−=≥=α 00r00r H/xXP1H/xXP
( )�0
00
0
00
0
0r z�1
n/��x
�1n/��x
n/��X
P1 −=���
����
� −−=�
�� −<−−=
dove
n/x
z0
00
σµ−=α
si individua dalle tavole della N(0,1)
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Test d'Ipotesi F. Domma 38
nzx 0
00
σ+µ= α
Da quest’ultima il punto critico risulta essere:
E, quindi, la regione critica è:
{ }�
�� σ+µ>=>= α n
zx:xxx:xC 0000
Osservato il campione, si calcola la media campionaria
H rifiuto xx se 00 �>
H accetto xx se 00 �≤
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Test d'Ipotesi F. Domma 39
Calcolo della probabilità d’errore di II tipo:
{ } { }=<=∉= 10r10r /HxXP/HCXP�
{ } ( )ββ Φ=<=�
��
σµ−<
σµ−= zzZP
n/x
n/X
P r0
10
0
1r
Dato che
0x1µ 0σe sono per ipotesi noti
è stato calcolato in precedenza
βzallora è noto, quindi, dalle tavole possiamo calcolare β.
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Test d'Ipotesi F. Domma 40
Calcolo della potenza del test:
{ }==β−= falsa è H/H rifiutareP1K 00r
{ } =�
��
σµ−>
σµ−=>=
n/x
n/X
PH/xXP0
10
0
1r10r
{ } ( )ββ Φ−=>= z1zZPr
dove
n/x
z0
10
σµ−=β
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Test d'Ipotesi F. Domma 41
Si evidenzia che i due errore, α e β, sono legati da una relazione inversa: - al diminuire di α, il punto critico si sposta a destra e, quindi, β aumenta;
- al diminuire di β, il punto critico si sposta a sinistrae, quindi, α aumenta
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Test d'Ipotesi F. Domma 42
Per diminuire contemporaneamente i due errori, bisogna aumentarela dimensione campionaria; infatti abbiamo:
( )αΦ−=���
����
�
σµ−Φ− z1n/
x1
0
00{ }=≥=α 00r H/xXP
nx
z0
00
σµ−=αdove
Dato che il punto critico è maggiore di µ0, all’aumentare di n, zα aumenta e, quindi, Φ(zα) aumenta. Di conseguenza, α diminuisce.
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Test d'Ipotesi F. Domma 43
{ }=<=β 10r H/xXP ( )βΦ=�
��
σµ−<
σµ−
zn/
xn/
XP
0
10
0
1r
Al contrario, per l’errore di secondo tipo, si ha:
nx
z0
10
σµ−=β
dove
Dato che il punto critico è minore di µ1, all’aumentare di n, zβ diminuisce e, quindi, Φ(zβ)=β diminuisce.
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Test d'Ipotesi F. Domma 44
TEST sulla media di una v.c. NORMALE
( )n00
20,N~X H sotto σµ
Dato un c.c. iid di dimensione n, estratto da un v.c. N(µ,σ20),
si vuole verificare se
H0: µ= µ0 contro H1: µ≠ µ0 Alternativa BILATERALE
La STATISTICA TEST media campionaria è tale che
![Page 45: a.a. 2009/2010 Secondo Periodo Prof. Filippo DOMMA · Un’ipotesi statistica è una affermazione sulla distribuzione di una o più variabili casuali. Se l’ipotesi statistica specifica](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022022800/5c6ba50d09d3f2ff0e8bdc99/html5/thumbnails/45.jpg)
Test d'Ipotesi F. Domma 45
Intuitivamente rifiutiamo H0 per valori della media campionaria moltopiù grandi di µ0 oppure molto più piccoli di µ0.
In questo caso si individuano due punti critici sx dxe
tali che rifiutiamo H0
xx se oppure xx se ds ≥≤
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Test d'Ipotesi F. Domma 46
Determinazione dei punti critici.Fissato l’errore di I tipo, ripartiamo α sulle code in modo tale che:
{ } ( )s
0
0s
0
0r0sr
2z
n/x
n/X
PH/xXP2
αΦ=�
��
σµ−≤
σµ−=≤=α
{ } ����
��−=
�
�� −≥−=≥= d
0
0d
0
0r0dr
2�z�1
n/��x
n/��X
P/HxXP2�
Dalle tavole della N(0,1), calcoliamo22
zzsαα −= e
nzx 0
0s2
σ−µ= α
nzx 0
0d2
σ+µ= α
22zzd
αα =
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Test d'Ipotesi F. Domma 47
Regione di rifiuto è data da
{ }=≥≤= ds0 xx , xx :x)�(C
�
�� σ+µ≥σ−µ≤= αα
nzx ,
nzx :x 0
00
022
La regione critica può essere espressa anche nel seguente modo:
{ }22
zz , zz :z)(C ccc0 αα ≥−≤=α
doven
xz
0
0c σ
µ−=
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Test d'Ipotesi F. Domma 48
La funzione di potenza del test dipende da µ
{ }=α∈= i0r /H)(CXP)�(k { } { }[ ]=>∪< idsr /HxXxXP
{ } { }=>+<= idrisr /HxXP/HxXP
=�
��
σµ−>
σµ−+
�
��
σµ−<
σµ−=
n/x
n/X
Pn/
xn/
XP
0
d
0r
0
s
0r
=�
��
σµ−>+
�
��
σµ−<=
n/x
ZPn/
xZP
0
dr
0
sr
�
��
σµ−Φ−+
�
��
σµ−Φ=
n/x
1n/
x
0
d
0
s
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Test d'Ipotesi F. Domma 49
La degenza ospedaliera per il trattamento di una certamalattia per i pazienti della classe di età 20-40 sidistribuisce normalmente con media incognita edeviazione standard pari a 2.1.Posto α=0.01 e n=30, determinare:a. la zona di rifiuto del test H0:µ=7 contro H1:µ>7b. la potenza del test di cui al punto precedente perµ=7.6; 8.5; 9.
Esempio
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Test d'Ipotesi F. Domma 50
TEST sulla media di una v.c. NORMALE
Dato un c.c. iid di dimensione n, estratto da un v.c. N(µ,σ2), con varianza sconosciuta, si vuole verificare se
H0: µ= µ0 contro H1: µ≠ µ0 Alternativa BILATERALE
La STATISTICA TEST media campionaria è tale che
( )n�
002
,�N~X H sotto
Dato che la varianza è sconosciuta, la media campionaria non può essere utilizzata come statistica-test.
![Page 51: a.a. 2009/2010 Secondo Periodo Prof. Filippo DOMMA · Un’ipotesi statistica è una affermazione sulla distribuzione di una o più variabili casuali. Se l’ipotesi statistica specifica](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022022800/5c6ba50d09d3f2ff0e8bdc99/html5/thumbnails/51.jpg)
Test d'Ipotesi F. Domma 51
Sotto H0
1)t(n~nS/�X
T 0 −−=
Fissato α, ripartendo l’errore di primo tipo sulle code, si ha:
{ }�
�� ≤=
�
�� −≤−=≤= (s)
r0s0
r0sr2�tTP
ns/�x
nS/�X
P/HxXP2�
{ } { }(d)r
0d0r0dr
2�tTP
ns/�x
nS/�X
P/HxXP2� ≥=
�
�� −≥−=≥=
![Page 52: a.a. 2009/2010 Secondo Periodo Prof. Filippo DOMMA · Un’ipotesi statistica è una affermazione sulla distribuzione di una o più variabili casuali. Se l’ipotesi statistica specifica](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022022800/5c6ba50d09d3f2ff0e8bdc99/html5/thumbnails/52.jpg)
Test d'Ipotesi F. Domma 52
dove
ns/�x
t 0s(s)
2�
−=ns/�x
t 0d(d)
2�
−=
Dalle tavole della t-Student si evince che
1)(ntt2�
2�
(s) −−= 1)(ntt2�
2�
(d) −=
I punti critici risultano:
ns
1)(nt�x2�0s −−=
ns
1)(nt�x2�0d −+=
![Page 53: a.a. 2009/2010 Secondo Periodo Prof. Filippo DOMMA · Un’ipotesi statistica è una affermazione sulla distribuzione di una o più variabili casuali. Se l’ipotesi statistica specifica](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022022800/5c6ba50d09d3f2ff0e8bdc99/html5/thumbnails/53.jpg)
Test d'Ipotesi F. Domma 53
{ }=≥≤= ds0 xx , xx :x)�(C
�
�� −+≥−−≤=
ns
1)(nt�x , ns
1)(nt�x :x2�
2� 00
La regione critica può essere espressa anche nel seguente modo:
{ }1)-(nt t, 1)-(nt t:t)�(C2�
2� ccc0 ≥−≤=
dove
In definitiva la regione critica risulta essere:
ns/�x
t 0c
−=
![Page 54: a.a. 2009/2010 Secondo Periodo Prof. Filippo DOMMA · Un’ipotesi statistica è una affermazione sulla distribuzione di una o più variabili casuali. Se l’ipotesi statistica specifica](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022022800/5c6ba50d09d3f2ff0e8bdc99/html5/thumbnails/54.jpg)
Test d'Ipotesi F. Domma 54
Estratto il campione x=(x1,…,xn), si calcola la media campionaria e la varianza campionaria e si verifica se :
00c H rifiuta si )�(Ct �∈
![Page 55: a.a. 2009/2010 Secondo Periodo Prof. Filippo DOMMA · Un’ipotesi statistica è una affermazione sulla distribuzione di una o più variabili casuali. Se l’ipotesi statistica specifica](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022022800/5c6ba50d09d3f2ff0e8bdc99/html5/thumbnails/55.jpg)
Test d'Ipotesi F. Domma 55
Esempio.Una grande catena nazionale di punti vendita di articoli per la casa effettua una svendita di fine stagione di tosaerba. Il numero di tosaerbavendute durante questa liquidazione, in un campione di dieci negozi, èil seguente:8, 11, 0, 4, 7, 8, 10, 5, 8, 3. Vi sono elementi per sostenere, ad un livello di significatività di 0.05, che durante questa svendita in media siano state svendute più di 5 tosaerba per negozio ? Assumete che il numero di tosaerba sia normalmente distribuito.
![Page 56: a.a. 2009/2010 Secondo Periodo Prof. Filippo DOMMA · Un’ipotesi statistica è una affermazione sulla distribuzione di una o più variabili casuali. Se l’ipotesi statistica specifica](https://reader031.vdocuments.net/reader031/viewer/2022022800/5c6ba50d09d3f2ff0e8bdc99/html5/thumbnails/56.jpg)
Test d'Ipotesi F. Domma 56
Dualità tra Intervalli di Confidenza al 100(1-α)% e Test di Significatività al livello α.
Dato un c.c. iid di dimensione n, estratto da un v.c. N(µ,σ20), con
varianza nota, si vuole verificare seH0: µ= µ0 contro H1: µ≠ µ0 Alternativa BILATERALE
Regione critica
�
�� +≥−≤=
n�
z�x , n�
z�x :x)�(C 00
000
2�
2�
Regione di Accettazione
�
�� +≤≤−=
n�
z� x n�
z� :xA 00
00
2�
2�
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Test d'Ipotesi F. Domma 57
L’Intervallo di confidenza per µ è:
�
�� +−=
n�
z x , n�
zxI.C. 002�
2�
Se H0:µ=µ0 e µ0 appartiene all’I.C. allora accettiamo H0; infatti, si ha:
=�
�� +<<−�∈
n�
z x � n�
zx I.C.� 00
00
2�
2�
��
�� +<<=
n�
z � x n�
z - � 00
00
2�
2�
( ) 00 H accetto �C x �∉�
Vale il viceversa.
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Test d'Ipotesi F. Domma 58
TEST sulla varianza di una v.c. NORMALE
Dato un c.c. iid di dimensione n, estratto da un v.c. N(µ,σ2), con media e varianza sconosciute, si vuole verificare se
H0: σ= σ0 contro H1: σ > σ0 Alternativa UNILATERALE
In tale contesto, sotto H0 sappiamo che
1)(n� ~ �
1)S(nV 2
20
2−−=
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Test d'Ipotesi F. Domma 59
Fissato α, la regione critica è:
�
1)s(nV 2
0
2
c−=
{ }1)(n�V:V)�(C 2�cc0 −>=
dove
e
{ }1)(n�V P� 2�r −>=
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Test d'Ipotesi F. Domma 60
Esempio.Si consideri una popolazione statistica adattata da una v.v. Normale con media e varianza incognite. Si estrae un c.c. di numerosità n=16 E si determina il valore della varianza campionaria, s2=25.Si sottoponga a test unilaterale l’ipotesi nulla che la varianza della popolazione sia pari a 23 ad un livello di significatività dell’1%.
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Test d'Ipotesi F. Domma 61
TEST sulla differenza tra le medie di due v.c. NORMALI
Siano X ed Y due v.c. indipendenti e normalmente distribuite, cioè
( )��� ����� σµ ( )�
�� ���� σµ⊥
)1 m( ×X ⊥
( )�
�
���� xσµ ( )��
�
��� yσµ⊥
)1 n ( ×Y
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Test d'Ipotesi F. Domma 62
Posto δ=µx-µy si vuole costruire il seguente test
� � =δH contro � � ≠δH
Primo caso:�xσ e
�yσ note
Stimatore naturale della differenza tra le medie YXD −=
Abbiamo visto che: ( ) yxDE µ−µ=
( )nm
DV yx�� σ
+σ=
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Test d'Ipotesi F. Domma 63
��
�
�
��
�
�+
n
�
m�
, 0N~D2y
2x
Sotto H0
Rifiutiamo H0 se i valori di D sono molto diversi dallo zero.
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Test d'Ipotesi F. Domma 64
Fissato α, calcoliamo i punti critici:
{ } { }���
�����
�s
rs
rsr zZPDV
dDV
DPHdDP ≤=
��
�
��
��
≤=≤=α
{ } { }���
�����
�d
rd
rdr zZPDV
dDV
DPHdDP ≥=
��
�
��
��
≥=≥=α
dove
nm
dDV
dz
yx
sss
��
��
�� σ+σ
==
nm
dDV
dz
yx
ddd
��
��
�� σ+σ
==
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Test d'Ipotesi F. Domma 65
Dalle tavole della N(0,1), si ha:
�
��α−= zz s
�
��α= zz d
nmzd yx
s
��
�
σ+σ−= α nm
zd yxd
��
�
σ+σ= α
Sostituendo otteniamo i punti critici:
La regione critica è data da:
{ }��������� ��� ds dddddC ≥≤=α
con yxd −=
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Test d'Ipotesi F. Domma 66
Secondo caso: varianze sconosciute ma uguali ��� σ=σ=σ yx
YXD −=
( ) yxDE µ−µ= ( ) ��
���
� +σ=σ
+σ=nmnm
DV yx ���
��
( )������������
N
nm
D
nm
DZ
yx +σ=
σ+σ
=
Stimatore naturale della differenza tra le medie
Si ha, inoltre, che
Sotto H0 la quantità
non è una statistica – test perché σ è un parametro sconosciuto.
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Test d'Ipotesi F. Domma 67
( )2)nt(m~
n1
m1
S
��DT
p
yx −++×
−−=
Per quanto detto nelle lezioni sugli Intervalli di confidenza, la quantità
dove
)2nm(
S)1n(S)1m(S
2y
2x2
p −+−+−
=
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Test d'Ipotesi F. Domma 68
������
−++×
= nmt
nmS
DT
p
Sotto H0 la quantità
è una statistica –test per verificare le ipotesi
con δ=µx-µy.
� � =δH contro � � ≠δH
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Test d'Ipotesi F. Domma 69
Fissato α, calcoliamo i punti critici:
{ } { }��
�������
sr
nmp
s
nmprsr tTP
sd
SD
PHdDP ≤=��
�
��
��
+≤
+=≤=α
{ } { }��
�������
dr
nmp
d
nmprdr tTP
sd
SD
PHdDP ≥=��
�
��
��
+≥
+=≥=α
nms
dt
p
ss
����
+=
dove
nms
dt
p
dd
����
+=
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Test d'Ipotesi F. Domma 70
Dalle tavole della t-Student, si ha:
����
�� −+−= α nmtt s
nmps snmtd ������
+×−+−= α
Sostituendo otteniamo i punti critici:
La regione critica è data da:
{ }��������� ��� ds dddddC ≥≤=α
con yxd −=
����
�� −+= α nmtt d
nmpd snmtd ������
+×−+= α
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Test d'Ipotesi F. Domma 71
Esempio.Per provare l’utilità terapeutica di due nuovi farmaci, A e B, un gruppo di ricercatori sperimenta entrambi su un gruppo casuale di 10 soggetti. I risultati sperimentali, misurati utilizzando un determinato indice, sonoI seguenti:farmaco A: 25, 46, 39, 60, 24, 23, 38, 42, 50, 46farmaco B: 43, 29, 38, 51, 44, 28, 23, 20, 56, 55Supponendo che l’utilità terapeutica possa essere adattata statisticamente da distribuzioni normali e che le varianze delle duepopolazioni siano uguali, determinare un intervallo di confidenza per ladifferenza delle utilità terapeutiche medie dei due farmaci al livello diconfidenza del 99%. Inoltre, stabilire se la differenza tra le utilitàmedie è significativamente diversa da zero.