Определить порог, разграничивающий удачный исход эксперимента от неудачного

@Nyuta97 · Регистрация: 22.08.2017

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Критерий Неймана-Пирсона

Имеются результаты экспериментов, по которым нужно определить порог, разграничивающий удачный исход эксперимента от неудачного. Задача определения порога была решена с помощью минимизации суммы ошибок первого и второго рода. Но учитывая, что наиболее плохим случаем является возникновение ошибки второго рода (принятие лжи за истину), то хотелось бы каким-нибудь образом задаться уровнем возникновения ошибок второго рода (например, не более 5 случаев из 1000, где 1000-кол-во экспериментов), а затем уже заняться минимизацией ошибок первого уровня. В интернете на эту тему попадается критерий Неймана-Пирсона. Поизучав примеры применения данного критерия, до сих пор не понятно: с чего начинать и вообще что нужно делать. Если есть возможность, можете на простом примере пояснить работу данного критерия. Заранее спасибо.

@jogano · 22.08.2017, 16:55

Пример: Есть монета, которая может быть симметричной (гипотеза H₀) или выпадать орлом с вероятностью 0,52 (гипотеза H₁). Монета бросается n раз. Сколько раз нужно бросить монету, чтобы определить, какого рода монета, при том что ошибка I рода $https://www.cyberforum.ru/cgi-bin/latex.cgi?\alpha$ должна быть минимальная, а ошибка II рода должна быть не выше заданного порогового значения 0,05 ( $https://www.cyberforum.ru/cgi-bin/latex.cgi?\beta \leq 0,05$ )? И какой будет критерий для разделения гипотез?
Устроит вас, если рассмотреть такую задачу?

Сообщение от Nyuta97

с чего начинать и вообще что нужно делать.

А вот это зависит от конкретной задачи, которая у вас не приведена.

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
Символьное дифференцирование igorrr37 13.02.2026 / * Логарифм записывается как: (x-2)log(x^2+2) - означает логарифм (x^2+2) по основанию (x-2). Унарный минус обозначается как ! в-строка - входное арифметическое выражение в инфиксной(обычной). . .	Камера Toupcam IUA500KMA Eddy_Em 12.02.2026 Т. к. у всяких "хикроботов" слишком уж мелкий пиксель, для подсмотра в ESPriF они вообще плохо годятся: уже 14 величину можно рассмотреть еле-еле лишь на экспозициях под 3 секунды (а то и больше),. . .	И ясному Солнцу zbw 12.02.2026 И ясному Солнцу, и светлой Луне. В мире покоя нет и люди не могут жить в тишине. А жить им немного лет.	«Знание-Сила» zbw 12.02.2026 «Знание-Сила» «Время-Деньги» «Деньги -Пуля»
SDL3 для Web (WebAssembly): Подключение Box2D v3, физика и отрисовка коллайдеров 8Observer8 12.02.2026 Содержание блога Box2D - это библиотека для 2D физики для анимаций и игр. С её помощью можно определять были ли коллизии между конкретными объектами и вызывать обработчики событий столкновения. . . .	SDL3 для Web (WebAssembly): Загрузка PNG с прозрачным фоном с помощью SDL_LoadPNG (без SDL3_image) 8Observer8 11.02.2026 Содержание блога Библиотека SDL3 содержит встроенные инструменты для базовой работы с изображениями - без использования библиотеки SDL3_image. Пошагово создадим проект для загрузки изображения. . .	SDL3 для Web (WebAssembly): Загрузка PNG с прозрачным фоном с помощью SDL3_image 8Observer8 10.02.2026 Содержание блога Библиотека SDL3_image содержит инструменты для расширенной работы с изображениями. Пошагово создадим проект для загрузки изображения формата PNG с альфа-каналом (с прозрачным. . .	Установка Qt-версии Lazarus IDE в Debian Trixie Xfce volvo 10.02.2026 В общем, достали меня глюки IDE Лазаруса, собранной с использованием набора виджетов Gtk2 (конкретно: если набирать текст в редакторе и вызвать подсказку через Ctrl+Space, то после закрытия окошка. . .

@Nyuta97 0 / 0 / 0 Регистрация: 22.08.2017 Сообщений: 1

	Определить порог, разграничивающий удачный исход эксперимента от неудачного 22.08.2017, 12:12. Показов 879. Ответов 1 Метки нет (Все метки) Критерий Неймана-Пирсона Имеются результаты экспериментов, по которым нужно определить порог, разграничивающий удачный исход эксперимента от неудачного. Задача определения порога была решена с помощью минимизации суммы ошибок первого и второго рода. Но учитывая, что наиболее плохим случаем является возникновение ошибки второго рода (принятие лжи за истину), то хотелось бы каким-нибудь образом задаться уровнем возникновения ошибок второго рода (например, не более 5 случаев из 1000, где 1000-кол-во экспериментов), а затем уже заняться минимизацией ошибок первого уровня. В интернете на эту тему попадается критерий Неймана-Пирсона. Поизучав примеры применения данного критерия, до сих пор не понятно: с чего начинать и вообще что нужно делать. Если есть возможность, можете на простом примере пояснить работу данного критерия. Заранее спасибо. 0