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Questa Cmap, creata con IHMC CmapTools, contiene informazioni relative a: m082, <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mrow> <mtext> la distanza tra il valore ottenuto (p.e. media del campione μ), e il valore atteso (p.e. la media della popolazione μo) </mtext> </mrow> </math> formuliamo come vera ipotesi nulla μ = μo una volta trovati i valori, ci dobbiamo chiedere: la distanza può dipendere dal caso?, processo di decisione per esempio ipotesi sulla varianza, una volta trovati i valori, ci dobbiamo chiedere: la distanza può dipendere dal caso? se lo rifiutiamo allora l'ipotesi nulla (Ho) può essere considerata falsa, Verifica delle ipotesi principi generali si analizzano ipotesi statistiche, errore di I tipo (rifiuto dell'ipotesi nulla quando è vera) oppure a un errore di II tipo (accettazione dell'ipotesi nulla quando è vera quella alternativa), procedura di controllo che risponde alle domande 1) l'indicatore riferito al campione è vicino al valore ipotizzato? 2) l'ipotesi formulata, quindi, è verificata o meno?, ipotesi sulla media dove si verifica <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mrow> <mtext> la distanza tra il valore ottenuto (p.e. media del campione μ), e il valore atteso (p.e. la media della popolazione μo) </mtext> </mrow> </math>, regola decisionale probabilistica (si usano spesso le Tavole statistiche) rappresentata dal livello di significatività (o critico) α che separa la regione di accettazione (1-α) dalla regione di rifiuto α (risultati poco probabili) dell'ipotesi nulla, α = 0,05 (regione di rifiuto = 5%) ovvero se si ottengono dei risultati che cadono nella regione di rifiuto, allora l'ipotesi nulla non è verificata, e si può quindi scegliere l'ipotesi alternativa, 1) l'indicatore riferito al campione è vicino al valore ipotizzato? 2) l'ipotesi formulata, quindi, è verificata o meno? si tratta quindi di un processo di decisione, livello di significatività (o critico) α che separa la regione di accettazione (1-α) dalla regione di rifiuto α (risultati poco probabili) dell'ipotesi nulla una scelta sbagliata di α può portare a un errore di I tipo (rifiuto dell'ipotesi nulla quando è vera), se n <= 30 si utilizza la distribuzione "t di Student", Statistica inferenziale si occupa della Verifica delle ipotesi principi generali, una volta trovati i valori, ci dobbiamo chiedere: la distanza può dipendere dal caso? se lo accettiamo allora l'ipotesi nulla (Ho) può essere considerata vera, regola decisionale probabilistica (si usano spesso le Tavole statistiche) considerando il parametro (p.e. la media) e la forma di distribuzione (p.e. la distr. normale) legati all'ipotesi nulla, ipotesi sulla media influenza della numerosità del campione se n <= 30, processo di decisione per esempio ipotesi sulla media, ipotesi sulla media influenza della numerosità del campione se n > 30, l'ipotesi nulla (Ho) può essere considerata falsa formuliamo allora come vera l'ipotesi alternativa H1 μ ≠ μo che può essere di due tipi bidirezionale (tipicamente quando abbiamo due regioni di rifiuto poste agli estremi di una distribuzione normale) μ ≠ μo → due regioni di rifiuto, una volta trovati i valori, ci dobbiamo chiedere: la distanza può dipendere dal caso? la decisione se accettare o meno si basa su una regola decisionale probabilistica (si usano spesso le Tavole statistiche)