Główny » handel algorytmiczny » Test dwustronny

Test dwustronny

handel algorytmiczny : Test dwustronny
Co to jest test dwustronny?

W statystyce test dwustronny jest metodą, w której obszar krytyczny rozkładu jest dwustronny i sprawdza, czy próbka jest większa niż czy mniejsza niż określony zakres wartości. Jest on stosowany w testowaniu hipotez zerowych i testowaniu na istotność statystyczną. Jeśli badana próbka mieści się w jednym z krytycznych obszarów, hipoteza alternatywna jest akceptowana zamiast hipotezy zerowej. Test dwustronny bierze swoją nazwę od testowania obszaru pod oboma ogonami rozkładu normalnego, chociaż test można zastosować w innych rozkładach niestandardowych.

Kluczowe dania na wynos

  • W statystyce test dwustronny jest metodą, w której obszar krytyczny rozkładu jest dwustronny i sprawdza, czy próbka jest większa niż czy mniejsza niż określony zakres wartości.
  • Jest on stosowany w testowaniu hipotez zerowych i testowaniu na istotność statystyczną.
  • Jeśli badana próbka mieści się w jednym z krytycznych obszarów, hipoteza alternatywna jest akceptowana zamiast hipotezy zerowej.
  • Zgodnie z konwencją do określenia istotności na poziomie 5% stosuje się testy dwustronne, co oznacza, że ​​każda strona rozkładu jest obniżona o 2, 5%.

Należy zwrócić uwagę, czy test statystyczny jest jedno- lub dwustronny, ponieważ będzie to miało duży wpływ na interpretację modelu.

Test dwustronny pod kątem istotności. Investopedia

Jak działa test dwustronny

Podstawową koncepcją statystyki wnioskowania jest testowanie hipotez, które jest przeprowadzane w celu ustalenia, czy twierdzenie jest prawdziwe, czy nie, biorąc pod uwagę parametr populacji. Testowanie zaprogramowane w celu wykazania, czy średnia próbki jest znacznie większa i znacznie mniejsza niż średnia populacji, jest określane jako test dwustronny.

Test dwustronny ma na celu zbadanie obu stron określonego zakresu danych wyznaczonego przez związany rozkład prawdopodobieństwa. Rozkład prawdopodobieństwa powinien odzwierciedlać prawdopodobieństwo określonego wyniku w oparciu o z góry określone standardy. Wymaga to ustawienia limitu wyznaczającego najwyższe (lub górne) i najniższe (lub niższe) dopuszczalne wartości zmiennych zawarte w zakresie. Każdy punkt danych, który istnieje powyżej górnej granicy lub poniżej dolnej granicy, jest uważany za poza zakresem akceptacji i w obszarze określanym jako zakres odrzucenia.

Nie ma nieodłącznego standardu w odniesieniu do liczby punktów danych, które muszą istnieć w zakresie akceptacji. W przypadkach, w których wymagana jest precyzja, na przykład przy tworzeniu leków farmaceutycznych, można wprowadzić współczynnik odrzucenia wynoszący 0, 001% lub mniej. W przypadkach, w których precyzja jest mniej istotna, takich jak liczba artykułów spożywczych w torbie produktu, współczynnik odrzucenia wynoszący 5% może być odpowiedni.

Przykład testu dwustronnego

Jako hipotetyczny przykład wyobraź sobie, że nowy makler giełdowy (XYZ) twierdzi, że jego opłaty maklerskie są niższe niż opłaty Twojego obecnego maklera papierów wartościowych (ABC). Dane dostępne z niezależnej firmy badawczej wskazują, że średnia i standardowe odchylenie wszystkich klientów brokera ABC wynosi odpowiednio 18 i 6 USD.

Pobierana jest próbka 100 klientów ABC i naliczane są opłaty maklerskie według nowych stawek brokera XYZ. Jeśli średnia próby wynosi 18, 75 USD, a odchylenie standardowe próbki wynosi 6 USD, czy można wnioskować o różnicy w średnim rachunku za pośrednictwo między ABC a pośrednikiem XYZ ">

  • H 0 : Hipoteza zerowa: średnia = 18
  • H 1 : Alternatywna hipoteza: średnia 18 (To właśnie chcemy udowodnić.)
  • Region odrzucenia: Z <= - Z 2, 5 i Z> = Z 2, 5 (przy założeniu 5% poziomu istotności, podzielony po 2, 5 z każdej strony).
  • Z = (średnia próbki - średnia) / (std-dev / sqrt (liczba próbek)) = (18, 75 - 18) / (6 / (sqrt (100)) = 1, 25

Ta obliczona wartość Z mieści się w dwóch granicach określonych przez: - Z 2, 5 = -1, 96 i Z 2, 5 = 1, 96.

Stwierdza to, że nie ma wystarczających dowodów, aby wnioskować, że istnieje jakakolwiek różnica między stawkami obecnego brokera i nowego brokera. Alternatywnie wartość p = P (Z1, 25) = 2 * 0, 1056 = 0, 2112 = 21, 12%, czyli więcej niż 0, 05 lub 5%, prowadzi do tego samego wniosku.

Specjalne uwagi: losowe pobieranie próbek

Dwustronny test można również zastosować praktycznie podczas niektórych czynności produkcyjnych w firmie, takich jak produkcja i pakowanie cukierków w określonym zakładzie. Jeżeli zakład produkcyjny wyznacza jako cel 50 cukierków na torbę, z dopuszczalnym rozkładem od 45 do 55 cukierków, każda znaleziona torebka o ilości poniżej 45 lub więcej 55 jest uważana za znajdującą się w zakresie odrzucenia

Aby potwierdzić, że mechanizmy pakowania są właściwie skalibrowane w celu uzyskania oczekiwanego wyniku, można pobrać losowe próbkowanie w celu potwierdzenia dokładności. Aby mechanizmy pakowania były uważane za dokładne, pożądane jest średnio 50 cukierków na torbę o odpowiednim rozkładzie. Ponadto liczba worków mieszczących się w zakresie odrzucenia musi mieścić się w limicie rozkładu prawdopodobieństwa uznanym za akceptowalny jako poziom błędu.

W przypadku wykrycia niedopuszczalnego wskaźnika odrzucenia lub średniego odchylenia zbyt daleko od pożądanej średniej, konieczne może być dostosowanie urządzenia lub powiązanego wyposażenia w celu skorygowania błędu. Regularne stosowanie dwustronnych metod testowania może pomóc w zapewnieniu, że produkcja utrzyma się w granicach limitów w długim okresie.

Test dwustronny a test jednostronny

Gdy test hipotez jest skonfigurowany w celu wykazania, 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) normalnego rozkładu. Korzystając z testu jednostronnego, analityk bada możliwość związku w jednym kierunku zainteresowania i całkowicie ignoruje możliwość związku w innym kierunku.

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.

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

Terminy pokrewne

Test jednostronny Test jednostronny to test statystyczny, w którym obszar krytyczny rozkładu jest większy lub mniejszy od określonej wartości, ale nie oba jednocześnie. 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 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 Co mówi nam wartość p Wartość p to poziom marginalnego znaczenia w statystycznym teście hipotez, reprezentujący prawdopodobieństwo wystąpienia danego zdarzenia. więcej Definicja testu T Test t jest rodzajem wnioskowania statystycznego stosowanym do ustalenia, czy istnieje znacząca różnica między średnimi dwóch grup, która może być powiązana w niektórych cechach. więcej linków partnerskich
Zalecane
Zostaw Swój Komentarz