snapshot: 2026-07-25

1 files changed, 52 insertions, 0 deletions

diff --git a/bfq4hz.md b/bfq4hz.md
new file mode 100644
index 0000000..1823c00
--- /dev/null
+++ b/bfq4hz.md
@@ -0,0 +1,52 @@
+---
+id: bfq4hz
+date: 2026-07-25T22:10:07+0300
+languages: [ru]
+aliases:
+
+reviews:
+
+tags:
+- draft
+- knowledge
+---
+# Проверка гипотез
+
+Проверка статистических гипотез - это раздел математической статистики, в котором по выборке 
+принимают решение о том, согласуются ли данные с некоторым предположением о генеральной 
+совокупности.
+
+Статистическая гипотеза - предположение о неизвестном распределении или его параметрах.
+Обычно формулируются две гипотезы:
+- Нулевая $H_0$ - основное проверяемое предположение
+- Альтернативная $H_1$ - принимается, если данные противоречат нулевой гипотезе
+
+Чтобы проверить гипотезу, строят статистический критерий - функцию от результатов выборки:
+$T = T(X_1, ..., X_n)$
+Распределение T известно при условии справедливости $H_0$.
+По значению T принимается решение относительно $H_0$.
+
+Все возможные значения статистики T разделяют на две области:
+- область принятия $H_0$
+- критическая область
+Если полученное значение статистики попало в критическую область, то мы отвергаем $H_0$.
+Если не попало: нет оснований отвергать $H_0$.
+
+При проверке гипотез возможны две ошибки.
+## Ошибка I рода
+Отвергли правильную $H_0$.
+Уровень значимости $\alpha$ - вероятность ошибки первого рода.
+
+## Ошибка II рода
+Приняли неправильную $H_1$.
+Вероятность обозначается $\beta$.
+Величина $1-\beta$ называется мощностью критерия.
+
+## p-значение
+Один из наиболее распространённых способов проверки гипотезы - вычисление p-значения.
+
+p-значение - вероятность получить наблюдаемое или ещё более экстремальное значение статистики при 
+условии, что $H_0$ верна.
+
+# Up
+- [Теория вероятностей и математическая статистика](e6ulbq)