F – розподіл Фішера-Снедекора

Т – розподіл Стьюдента

U – нормальний розподіл

Χ²

– розподіл

Пірсона

гіпотезу,

яка описує тільки дискретні випадкові величини

гіпотезу,

що не залежить від закону розподілу генеральної сукупності

гіпотезу,

в якій стверджується про форму всього розподілу

гіпотезу про числові значення параметрів відомого розподілу

ймовірність того, що нульова гіпотеза буде відкинута, якщо правильна

конкуруюча

відношення

вибіркової дисперсії до генеральної

ймовірність

безпомилково прийняти нульову гіпотезу

максимальне

значення статистичного критерію

коли

обидві гіпотези

коли

вибіркових даних недостатньо для прийняття рішення

коли відхиляється правильна гіпотеза Н₀

(приймається

коли

приймається гіпотеза

зменшення α

зазвичай призводить

до збільшення

вони не

залежать одна від одної

їхня сума

завжди дорівнює одиниці

вони

завжди рівні між собою

припущення щодо генеральної сукупності, яке перевіряється за вибірковими

даними

математична

формула для обчислення дисперсії вибірки

доведене

твердження про властивості генеральної сукупності

будь-який

результат вимірювання ознак генеральної сукупності

завжди

підтверджувати нульову гіпотезу незалежно від даних

встановити, чи можна розбіжність між гіпотезою та результатом вважати

наслідком випадкової похибки

виключити

будь-яку випадковість у вибіркових спостереженнях

сформулювати

закон розподілу без проведення випробувань

k=n

k=n-1

k=2n-1

k=n-2

складна

гіпотеза завжди є конкуруючою до простої

проста

гіпотеза перевіряється за малою вибіркою, а складна – за великою

проста

гіпотеза стосується лише нормального розподілу, а складна – будь-якого іншого

у простій гіпотезі йдеться про одне значення параметру, у складній – про

область значень

щоб

критичні точки завжди були симетричними

це дозволяє

не враховувати об'єм вибірки

щоб забезпечити мінімальну ймовірність помилки другого роду

щоб

максимально зменшити ймовірність помилки першого роду