Nei modelli statistici distinguiamo due tipi di ipotesi
- Quelle riguardanti la struttura del modello:
- Forma della distribuzione;
- Modelli di campionamento.
- Quelle riguardanti i valori assunti dai parametri del modello data la sua struttura.
I test sull'adeguatezza della struttura del modello sono detti
Test diagnostici
O
Test di cattiva specificazione
I test sui parametri sono detti
Test di specificazione
Definizioni
Ipotesi nulla : (H 0) ipotesi (tentativo) intorno a un parametro della popolazione
Ipotesi alternativa : (H 1 ) solitamente il complemento rispetto all'universo
Statistica : Una statistica è una quantità numerica calcolata in un campione.
Livello di significatività : il livello di significatività è il criterio usato per rigettare l'ipotesi nulla
Approccio di Neyman - Pearson (1933)
- Specificare un ipotesi nulla (H 0 ) e un ipotesi alternativa (H 1 )
- Scegliere un livello di significatività a
- Calcolare una statistica - Calcolare il p value della distribuzione appropriata sotto H 0 - Confrontare il p value con a
-- se p value = a rifiutiamo l'ipotesi nulla;
-- se p value > a non rifiutiamo l'ipotesi nulla.
I test di significatività statistica si conducono per stabilire se una ipotesi nulla può essere accettata
La scelta di a determina la probabilità di errore di I3 specie
NB: La significatività statistica di un coefficiente non implica la sua significatività pratica.
Errore di I 3 specie ( a ): Probabilità di rigettare l'ipotesi nulla quando è vera
Errore di II 3 specie ( ß ) Probabilità di non rigettare l'ipotesi nulla quando è falsa
Utilizziamo ora una serie di diapositive scaricate da internet per familiarizzare con i termini in inglese
Prof. Paolo Mattana
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