Główny » handel algorytmiczny » Test jednostronny

Test jednostronny

handel algorytmiczny : Test jednostronny
Co to jest test jednostronny?

Test jednostronny jest testem statystycznym, w którym obszar krytyczny rozkładu jest jednostronny, tak że jest on większy lub mniejszy od określonej wartości, ale nie oba. Jeśli badana próbka przypada na jednostronny obszar krytyczny, hipoteza alternatywna zostanie zaakceptowana zamiast hipotezy zerowej.

Test jednostronny jest również znany jako hipoteza kierunkowa lub test kierunkowy.

Podstawy testu jednostronnego

Podstawową koncepcją statystyki wnioskowania jest testowanie hipotez. Test hipotez przeprowadza się w celu ustalenia, czy twierdzenie jest prawdziwe, czy nie, biorąc pod uwagę parametr populacji. Test przeprowadzany w celu wykazania, czy średnia próbki jest znacznie większa i znacznie mniejsza niż średnia populacji, jest uważany za test dwustronny. Kiedy badanie jest ustawione tak, aby wykazać, że średnia próbki byłaby wyższa lub niższa niż średnia populacji, jest to określane jako test jednostronny. Test jednostronny bierze swoją nazwę od testowania obszaru pod jednym z ogonów (boków) rozkładu normalnego, chociaż test można również zastosować w innych rozkładach niestandardowych.

Przed wykonaniem testu jednostronnego należy ustalić hipotezę zerową i alternatywną. Hipoteza zerowa to twierdzenie, które badacz ma nadzieję odrzucić. Alternatywną hipotezą jest twierdzenie poparte odrzuceniem hipotezy zerowej.

kluczowe dania na wynos

  • Test jednostronny jest statystycznym testem hipotez ustanowionym w celu wykazania, że ​​średnia próbki byłaby wyższa lub niższa niż średnia populacji, ale nie oba.
  • Korzystając z testu jednostronnego, analityk sprawdza możliwość związku w jednym interesującym kierunku i całkowicie ignoruje możliwość związku w innym kierunku.
  • Przed uruchomieniem testu jednostronnego analityk musi ustalić hipotezę zerową i hipotezę alternatywną oraz ustalić wartość prawdopodobieństwa (wartość p).

Przykład testu jednostronnego

Powiedzmy, że analityk chce udowodnić, że zarządzający portfelem osiągnął lepsze wyniki niż indeks S&P 500 w danym roku o 16, 91%. Może ustawić hipotezy zerowe (H 0 ) i alternatywne (H a ) jako:

H 0 : μ ≤ 16, 91

H a : μ> 16, 91

Hipoteza zerowa jest miarą, którą analityk ma nadzieję odrzucić. Alternatywną hipotezą jest twierdzenie analityka, że ​​zarządzający portfelem osiągnął lepsze wyniki niż S&P 500. Jeśli wynik jednostronnego testu spowoduje odrzucenie wartości zerowej, hipoteza alternatywna zostanie poparta. Z drugiej strony, jeśli wynik testu nie odrzuci wartości zerowej, analityk może przeprowadzić dalszą analizę i badanie wyników zarządzającego portfelem.

Obszar odrzucenia znajduje się tylko po jednej stronie rozkładu próbkowania w teście jednostronnym. Aby ustalić, w jaki sposób zwrot z inwestycji portfela porównuje się do indeksu rynkowego, analityk musi przeprowadzić test istotności z górną krawędzią, w którym ekstremalne wartości mieszczą się w górnej części (prawej stronie) krzywej rozkładu normalnego. Test jednostronny przeprowadzony w górnym lub prawym obszarze ogona krzywej pokaże analitykowi, o ile wyższy jest zwrot z portfela niż zwrot z indeksu i czy różnica jest znacząca.

1%, 5% lub 10%

Najczęstsze poziomy istotności (wartości p) stosowane w jednostronnym teście.

Określanie znaczenia w teście jednostronnym

Aby określić, jak znacząca jest różnica w zwrotach, należy określić poziom istotności. Poziom istotności jest prawie zawsze reprezentowany przez literę „p”, która oznacza prawdopodobieństwo. Poziom istotności to prawdopodobieństwo błędnego stwierdzenia, że ​​hipoteza zerowa jest fałszywa. Wartość istotności zastosowana w teście jednostronnym wynosi 1%, 5% lub 10%, chociaż każdy inny pomiar prawdopodobieństwa może być zastosowany według uznania analityka lub statystysty. Wartość prawdopodobieństwa jest obliczana przy założeniu, że hipoteza zerowa jest prawdziwa. Im niższa wartość p, tym silniejszy jest dowód, że hipoteza zerowa jest fałszywa.

Jeśli wynikowa wartość p jest mniejsza niż 5%, to różnica między obiema obserwacjami jest statystycznie istotna, a hipoteza zerowa jest odrzucana. Zgodnie z powyższym przykładem, jeśli wartość p = 0, 03 lub 3%, analityk może być w 97% pewien, że zwroty z portfela nie były równe lub spadły poniżej zwrotu z rynku za dany rok. Odrzuci zatem H0 i poprze twierdzenie, że zarządzający portfelem osiągnął lepsze wyniki niż indeks. Prawdopodobieństwo obliczone tylko dla jednego ogona rozkładu stanowi połowę prawdopodobieństwa rozkładu dwustronnego, jeśli podobne pomiary byłyby testowane przy użyciu obu narzędzi do testowania hipotez.

Korzystając z testu jednostronnego, analityk sprawdza możliwość związku w jednym interesującym kierunku i całkowicie ignoruje możliwość związku w innym kierunku. Korzystając z naszego powyższego przykładu, analityk jest zainteresowany tym, czy zwrot z portfela jest większy niż zwrot z rynku. W takim przypadku nie musi on statystycznie rozliczać się z sytuacji, w której zarządzający portfelem nie spełnił oczekiwań indeksu S&P 500. Z tego powodu jednostronny test jest odpowiedni tylko wtedy, gdy nie jest ważne testowanie wyniku na drugim końcu rozkładu.

Porównaj rachunki inwestycyjne Nazwa dostawcy Opis Ujawnienie reklamodawcy × Oferty przedstawione w tej tabeli pochodzą od partnerstw, od których Investopedia otrzymuje wynagrodzenie.

Terminy pokrewne

Zrozumienie testów dwustronnych Test dwustronny jest testem statystycznym, w którym obszar krytyczny rozkładu jest dwustronny i sprawdza, czy próbka jest większa czy mniejsza niż określony zakres wartości. więcej P-test Definicja P-test to metoda statystyczna, która sprawdza poprawność hipotezy zerowej, która określa powszechnie akceptowane twierdzenie o populacji. więcej Definicja hipotezy zerowej Hipoteza zerowa jest rodzajem hipotezy stosowanej w statystyce, która sugeruje, że nie ma istotności statystycznej w zbiorze danych obserwacji. więcej Dlaczego znaczenie znaczenia statystycznego Znaczenie statystyczne odnosi się do wyniku, który prawdopodobnie nie wystąpi losowo, ale raczej można go przypisać konkretnej przyczynie. więcej Co mówi nam wartość p Wartość p to poziom marginalnego znaczenia w statystycznym teście hipotez, reprezentujący prawdopodobieństwo wystąpienia danego zdarzenia. więcej Definicja testu Z Test Z jest testem statystycznym stosowanym do ustalenia, czy dwie średnie populacji są różne, gdy znane są wariancje i wielkość próby jest duża. więcej linków partnerskich
Zalecane
Zostaw Swój Komentarz