Технологии интеллектуального анализа данных : учебное пособие

173 вается необходимым сформулировать статистические гипо- тезы:  анализ соответствия распределения значений признака в изучаемой группе какому-либо определенному закону (например, анализ соответствия распределения нормальному закону);  сравнение групп по параметрам распределений признака (например, по средним значениям, дисперсиям). Для решения любой подобной задачи формулируются две статистические гипотезы: 1) нулевая гипотеза Н 0 – гипотеза об отсутствии различий меж- ду группами либо гипотеза об определенных значениях параметров, либо гипотеза о соответствии распределения нормальному закону; 2) альтернативная гипотеза Н 1 – гипотеза о существовании различий между группами либо гипотеза об отличающихся от за- данных значений параметров, либо гипотеза о несоответствии рас- пределения нормальному закону. Обычно нулевая гипотеза формулируется таким образом, чтобы она была противоположна той гипотезе, которая послужила поводом для проведения исследования. Для проверки нулевой гипо- тезы применяют такие статистические методы, как тесты, критерии. В результате проверки статистических гипотез возникают следующие ситуации:  Н 0 неверна и отклонена согласно статистическому крите- рию – истинноположительный результат;  Н 0 верна, но ошибочно отклонена согласно статистическо- му критерию – ложноположительный результат (ошибка первого рода, или  -ошибка);  Н 0 неверна, но ошибочно не отклонена согласно статисти- ческому критерию – ложноотрицательный результат (ошибка вто- рого рода, или  -ошибка);