Sila dvojvýberových testov
The power of two sample tests
Síla dvouvýběrových testů
bakalářská práce (OBHÁJENO)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/121330Identifikátory
SIS: 222387
Kolekce
- Kvalifikační práce [10923]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Komárek, Arnošt
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Obecná matematika
Katedra / ústav / klinika
Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky
Datum obhajoby
16. 9. 2020
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Slovenština
Známka
Dobře
Klíčová slova (česky)
statistický test, nulová hypotéza, alternatíva, síla testu, dvojvýběrový problém;Klíčová slova (anglicky)
statistical test, null hypothesis, alternative hypothesis, test power, two-sample problem;Jedným z často používaných štatistických nástrojov sú dvojvýberové testy, pomocou ktorých rozhodujeme o tom či experimentálne získané dáta z rôznych populácií spĺňajú vopred zadaný predpoklad. Vhodnosť ich použitia môžeme určiť napríklad pomocou sily testu, vyjadrujúcej pravdepodobnosť zamietnutia neplat- ného tvrdenia. V úvode sa čitateľ oboznámi s pojmami testovania hypotéz, ktoré sú potrebné pre zavedenie jednotlivých testov. Testom, ktoré môžeme použiť v prípade, že sú analyzované dáta kompletné sa venuje druhá kapitola. V prípade, že niektoré pozorovania v čase analýzy dát nepoznáme presne, ide o cenzorované pozorovania a je vhodnejšie použiť príslušné testy uvedené v tretej kapitole. Po- mocou simulácií odhadneme empirickú silu testov a pozorujeme jej správanie za rôznych podmienok. 1
Two-sample tests are one of commonly used statistical tools with which we make decisions if experimentally obtained data from different populations satisfy pre-specified statement. Suitability of using them could be dedicated by the power of test, which states for probability of rejection of invalid statement. The reader gets to know with terms of hypothesis testing which are necessary for introduction of tests. The second chapter introduce tests which could be used when analysed data are complete. If some observations are not exactly known, we call them censored and it is more suitable to use tests listed in the third chapter. We estimate the power for tests in simulations and observe its behavior with different conditions. 1