Уровень вероятности: Уровень значимости (Significance level) · Loginom Wiki

В Москве объявили красный уровень опасности из-за вероятности пожаров — РБК

adv.rbc.ru

adv.rbc.ru

adv.rbc.ru

Скрыть баннеры

Ваше местоположение ?

ДаВыбрать другое

Рубрики

Курс евро на 6 мая
EUR ЦБ: 84,91 (-2,09) Инвестиции, 05 мая, 16:30 Курс доллара на 6 мая
USD ЦБ: 76,82 (-1,79) Инвестиции, 05 мая, 16:30

Какие квартиры покупают для большой семьи РБК и ПИК, 07:55

Минобороны Румынии обвинило Россию в перехвате польского самолета Политика, 07:42

Пригожин объявил о выполнении задач ЧВК «Вагнер» в Артемовске Политика, 07:35

adv. rbc.ru

adv.rbc.ru

Альварес сохранил титул абсолютного чемпиона мира по боксу Спорт, 07:20

Сенаторы-республиканцы отказались одобрять повышение потолка госдолга Политика, 07:02

Расстрелявший восьмерых человек в двух селах Сербии признал вину Общество, 06:42

Восемь человек погибли при стрельбе в торговом центре в Техасе Общество, 06:04

Ждать ли краха рубля в ближайшие месяцы?

Узнаем мнение ведущих экономистов России на встрече Клуба инвесторов РБК Pro. 16 мая 19:00 МСК

Присоединиться

В Крыму и Севастополе отразили атаку более 10 беспилотников Политика, 06:03

Минобороны сообщило о трех сбитых украинских беспилотниках Политика, 05:41

Канада заменит портрет Елизаветы II изображением Карла III на купюрах Финансы, 04:55

Берлускони заявил, что Европу мало кто принимает в расчет Политика, 04:51

Один человек погиб при стрельбе в ресторане в США Общество, 04:02

Пермяков при задержании убеждал полицию, что «ловил на пруду куропаток» Политика, 03:30

«Росэнергоатом» сообщил о снятии угрозы прорыва дамбы у Запорожской АЭС Политика, 03:27

adv. rbc.ru

adv.rbc.ru

adv.rbc.ru

В Москве объявлен красный уровень опасности из-за высокой вероятности пожаров. Об этом сообщили в Гидрометцентре, передает ТАСС.

В службе пояснили, что в августе в Московском регионе выпало всего 10 мм осадков, что составляет около 13% от месячной нормы. Также красный уровень опасности объявлен в Калужской и Брянской областях.

По данным центра «Фобос», 26 августа столичный регион окажется в зоне влияния теплого атмосферного фронта атлантического циклона. Ожидаются небольшие дожди. Температура воздуха в столице составит 25–27 градусов выше нуля, в Подмосковье — 22–27 градусов.

Москва пожары

Инструкции по включению и настройке пороговых значений уровня вероятности нежелательной почты

В данной теме объяснено, как при помощи Exchange командной консоли или Exchange консоли управления включить и настроить пороги вероятности нежелательной почты. Порог SCL — это значение, при котором некоторое сообщение считается нежелательным и по отношению к нему предпринимаются соответствующие действия. Агент фильтра содержимого является последним фильтром, проверяющим входящие сообщения. Поэтому параметры порогов SCL и действий по отношению к сообщениям, для которых порог достигнут, очень важны. Если установить слишком высокие пороги, они могут не ограничить поток нежелательных сообщений, получаемых организацией. Если установить слишком низкие пороги, есть риск отфильтровать сообщения от разрешенных пользователей.

Можно включить пороги SCL и установить для каждого действия значения от 0 до 9, где 0 — самая низкая вероятность нежелательной почты, а 9 — самая высокая.

Примечание.
После настройки действий для порогов SCL необходимо время от времени проверять параметры и настраивать их в зависимости от потребностей организации.

Пороги SCL и соответствующие действия включаются и устанавливаются следующим образом:

Можно включить и настроить совместную работу порогов SCL и действий, связанных с достижением порогов.

Включая несколько действий для порогов SCL одновременно, соблюдайте следующие требования:

• Порог SCL, при котором сообщения отклоняются, должен быть выше порога, при котором сообщения помещаются на карантин.
• Порог SCL, при котором сообщения удаляются, должен быть выше порога, при котором сообщения отклоняются, и выше порога, при котором сообщения помещаются на карантин.

Для выполнения следующих действий на компьютере, на котором установлена роль пограничного транспортного сервера, необходимо войти в систему, используя данные учетной записи, входящей в локальную группу «Администраторы» на данном компьютере.

Кроме того, перед выполнением этих действий убедитесь в следующем:

• Почтовый ящик карантина нежелательной почты имеет действительный адрес SMTP.
• Был изучен раздел Функции защиты от нежелательной почты и вирусов для ознакомления с общей стратегией настройки различных агентов защиты от нежелательной почты для обеспечения эффективной защиты организации.
• Был изучен раздел Настройка фильтрация содержимого.
• Был изучен раздел Настройка карантина для нежелательной почты и управление им.

Включение и настройка порогов SCL и соответствующих действий в консоли управления Exchange

1. В консоли управления Exchange щелкните узел Пограничный транспортный сервер.

2. В рабочей области перейдите на вкладку Нежелательные сообщения и выберите Фильтрация содержимого.

3. В области действий выберите Свойства.

4. Перейдите на вкладку Действия и установите флажки рядом с действиями, которые необходимо включить.

5. Установите пороги SCL для соответствующих действий.

6. Нажмите кнопку ОК, чтобы сохранить изменения и закрыть диалоговое окно, или кнопку Применить, чтобы сохранить изменения, не закрывая диалогового окна.

Включение и настройка порогов SCL и соответствующих действий в командной консоли Exchange

• Чтобы включить отклонение сообщений и настроить соответствующий порог SCL, выполните следующую команду:

  	Копировать код
  Set-ContentFilterConfig -SCLRejectEnabled <$true | $false> -SCLRejectThreshold <Int32>

  Например, чтобы отклонялись сообщения, имеющие уровень вероятности нежелательной почты 8 или больше, выполните следующую команду:

  	Копировать код
  Set-ContentFilterConfig -SCLRejectEnabled $true -SCLRejectThreshold 8

• Чтобы включить удаление сообщений и настроить пороговое значение вероятности нежелательной почты для удаления, выполните следующую команду:

  	Копировать код
  Set-ContentFilterConfig -SCLDeleteEnabled <$true | $false> -SCLDeleteThreshold <Int32>

  Например, чтобы удалялись сообщения, имеющие оценку SCL 9 или больше, выполните следующую команду:

  	Копировать код
  Set-ContentFilterConfig -SCLDeleteEnabled $true -SCLDeleteThreshold 9

• Чтобы включить отправку сообщений на карантин и настроить пороговоге значение вероятности нежелательной почты для перемещения в папку карантина, выполните следующую команду:

  	Копировать код
  Set-ContentFilterConfig -SCLQuarantineEnabled <$true | $false> -SCLQuarantineThreshold <Int32>

  Например, чтобы на карантин отправлялись сообщения, имеющие оценку SCL 7 или больше, выполните следующую команду:

  	Копировать код
  Set-ContentFilterConfig -SCLQuarantineEnabled $true -SCLQuarantineThreshold 7

Для получения подробных сведений о синтаксисе и параметрах см.

раздел Set-ContentFilterConfig.

Для получения дополнительных сведений о настройке фильтрации содержимого см. следующие разделы:

• Настройка фильтрация содержимого
• Set-ContentFilterConfig
• Инструкции по настройке почтового ящика карантина нежелательной почты
• Включение и отключение функции проверки почтовой марки Outlook
• Инструкции по определению исключений получателя и отправителя для фильтрации содержимого
• Инструкции по настройке фраз разрешения или блокировки для функции фильтрации содержимого
• Инструкции по настройке ответа об отклонении для функции фильтрации содержимого

P-значения (расчетная вероятность) и проверка гипотез

 

Значение P, или вычисленная вероятность, представляет собой вероятность обнаружения наблюдаемых или более экстремальных результатов, когда нулевая гипотеза (H ₀ ) вопроса исследования верна — определение «экстремального» зависит от как проверяется гипотеза. P также описывается в терминах отклонения H ₀ , когда это на самом деле верно, однако это не является прямой вероятностью этого состояния.

 

Нулевая гипотеза обычно представляет собой гипотезу «нет разницы», например. нет разницы между артериальным давлением в группе А и группе В. Четко определите нулевую гипотезу для каждого вопроса исследования до начала исследования.

 

Единственная ситуация, в которой вам следует использовать одностороннее значение P, — это когда большое изменение в неожиданном направлении не будет иметь абсолютно никакого отношения к вашему исследованию. Эта ситуация необычная; если вы сомневаетесь, используйте двустороннее значение P.

 

Термин уровень значимости (альфа) используется для обозначения предварительно выбранной вероятности, а термин «значение P» используется для обозначения вероятности, которую вы рассчитываете после данного исследования.

 

Альтернативная гипотеза (H ₁ ) противоположна нулевой гипотезе; говоря простым языком, это обычно та гипотеза, которую вы намереваетесь исследовать. Например, вопрос звучит так: «Существует ли значительная (не случайная) разница в кровяном давлении между группами А и Б, если мы дадим группе А тестируемое лекарство, а группе Б — сахарную таблетку?» и альтернативная гипотеза: «существует разница в кровяном давлении между группами А и В, если мы даем группе А тестируемое лекарство, а группе В — сахарную таблетку».

 

Если ваше значение P меньше выбранного уровня значимости, вы отклоняете нулевую гипотезу, т. е. принимаете, что ваша выборка дает разумные доказательства в поддержку альтернативной гипотезы. Это НЕ подразумевает «значимую» или «важную» разницу; это вам решать при рассмотрении актуальности вашего результата в реальном мире.

 

Выбор уровня значимости, при котором вы отбрасываете H ₀ , является произвольным. Традиционно использовались уровни 5% (менее 1 из 20 шансов ошибиться), 1% и 0,1% (P < 0,05, 0,01 и 0,001). Эти цифры могут дать ложное чувство безопасности.

 

В идеальном мире мы могли бы определить «совершенно» случайную выборку, наиболее подходящий тест и один окончательный вывод. Мы просто не можем. Что мы можем сделать, так это попытаться оптимизировать все этапы нашего исследования, чтобы свести к минимуму источники неопределенности. При представлении значений P некоторые группы считают полезным использовать рейтинговую систему звездочек, а также цитировать значение P:0005 статистически значимо как P <0,05 и статистически высоко значимо как P <0,001 (вероятность ошибки менее одного из тысячи).

 

Система звездочек позволяет избежать расплывчатого термина «значительный». Обратите внимание, однако, что многим статистикам не нравится рейтинговая система со звездочками, когда она используется без указания значений P. Как правило, если вы можете указать точное значение P, сделайте это. Вы также можете сослаться на цитируемое точное значение P в виде звездочки в текстовом описании или таблицах контрастов в другом месте отчета.

 

Теперь несколько слов об ошибке. Ошибка I рода — ложное отклонение нулевой гипотезы, а ошибка II рода — ложное принятие нулевой гипотезы. В качестве вспомогательного мемуара: подумайте, что наше циничное общество отвергает, прежде чем примет.

 

Уровень значимости (альфа) – это вероятность ошибки I рода. Мощность теста равна единице минус вероятность ошибки II рода (бета). Мощность должна быть максимальной при выборе статистических методов. Если вы хотите оценить размеры выборки, вы должны понимать все термины, упомянутые здесь.

 

В следующей таблице показано соотношение между мощностью и ошибкой при проверке гипотез: РЕШЕНИЕ ПРАВДА Принять H ₀ :

 

Отклонить H ₀ :

 

H ₀ верно: правильное решение P ошибка типа I P   1-альфа альфа (значение)       H ₀ неверно: Ошибка II рода P правильное решение P   бета 1-бета (мощность)       H ₀ = нулевая гипотеза     P = вероятность    

 

Если вас интересуют более подробные сведения о вероятности и теории выборки на этом этапе, обратитесь к одному из общих текстов, перечисленных в справочном разделе.

 

Вы должны понимать доверительные интервалы , если собираетесь указывать значения P в отчетах и ​​документах. Статистические обозреватели научных журналов ожидают, что авторы будут указывать доверительные интервалы с большей значимостью, чем значения P.

 

Примечания к Ошибка I рода :

• неверное отклонение нулевой гипотезы
• максимальная вероятность устанавливается заранее как альфа
• не зависит от размера выборки, так как он устанавливается заранее
• увеличивается с количеством тестов или конечных точек (т. е. сделать 20 отклонений H ₀ и 1, вероятно, будет ошибочно значимым для альфа = 0,05)

 

Примечания к Ошибка II рода :

• неверное принятие нулевой гипотезы
• вероятность бета
Бета-версия
• зависит от размера выборки и альфа-версии
.
• не может быть оценено, кроме как как функция истинного эффекта населения
Бета-версия
• становится меньше по мере увеличения размера выборки
Бета-версия
• становится меньше по мере увеличения количества тестов или конечных точек

 

 

Copyright © 2000-2022 StatsDirect Limited, все права защищены. Загрузите бесплатную пробную версию здесь.

Что это такое, как его рассчитать и почему это важно

Что такое P-значение?

В статистике p-значение – это вероятность получения результатов, по крайней мере столь же экстремальных, как и наблюдаемые результаты проверки статистической гипотезы, при условии, что нулевая гипотеза верна. Значение p служит альтернативой точкам отклонения, чтобы обеспечить наименьший уровень значимости, при котором нулевая гипотеза будет отклонена. Меньшее значение p означает, что есть более сильные доказательства в пользу альтернативной гипотезы.

Р-значение часто используется для повышения доверия к исследованиям или отчетам государственных органов. Например, Бюро переписи населения США требует, чтобы любой анализ с p-значением, превышающим 0,10, должен сопровождаться заявлением о том, что разница статистически не отличается от нуля. Бюро переписи также имеет стандарты, определяющие, какие p-значения приемлемы для различных публикаций.

Ключевые выводы

• Значение p — это статистическое измерение, используемое для проверки гипотезы на основе наблюдаемых данных.
• Значение p измеряет вероятность получения наблюдаемых результатов при условии, что нулевая гипотеза верна.
• Чем ниже p-значение, тем выше статистическая значимость наблюдаемой разницы.
• Значение p, равное 0,05 или ниже, обычно считается статистически значимым.
• P-значение может служить альтернативой или дополнением к предварительно выбранным уровням достоверности для проверки гипотез.

Нажмите «Воспроизвести», чтобы узнать, как рассчитывается P-значение

Как рассчитывается P-значение?

P-значения обычно находятся с помощью таблиц p-значений или электронных таблиц/статистического программного обеспечения. Эти расчеты основаны на предполагаемом или известном распределении вероятностей конкретной тестируемой статистики. P-значения рассчитываются из отклонения между наблюдаемым значением и выбранным эталонным значением с учетом распределения вероятностей статистики, при этом большая разница между двумя значениями соответствует более низкому p-значению.

Математически p-значение рассчитывается с использованием интегрального исчисления на основе площади под кривой распределения вероятностей для всех значений статистики, которые по крайней мере так же далеки от эталонного значения, как и наблюдаемое значение, относительно общей площади под кривой распределения вероятностей. .

Расчет p-значения зависит от типа проведенного теста. Три типа тестов описывают положение на кривой распределения вероятности: критерий с более низким хвостом, критерий с верхним хвостом или двусторонний критерий.

Короче говоря, чем больше разница между двумя наблюдаемыми значениями, тем меньше вероятность того, что разница вызвана простой случайностью, и это отражается в более низком p-значении.

Подход P-величины к проверке гипотез

Подход p-значения к проверке гипотезы использует рассчитанную вероятность, чтобы определить, есть ли основания отвергать нулевую гипотезу. Нулевая гипотеза, также известная как гипотеза, представляет собой исходное утверждение о совокупности (или процессе генерации данных). Альтернативная гипотеза утверждает, отличается ли параметр совокупности от значения параметра совокупности, указанного в гипотезе.

На практике уровень значимости указывается заранее, чтобы определить, насколько малым должно быть p-значение, чтобы отвергнуть нулевую гипотезу. Поскольку разные исследователи используют разные уровни значимости при изучении вопроса, у читателя иногда могут возникнуть трудности со сравнением результатов двух разных тестов. P-значения обеспечивают решение этой проблемы.

Например, предположим, что исследование, сравнивающее доходность двух конкретных активов, было проведено разными исследователями, которые использовали одни и те же данные, но с разными уровнями значимости. Исследователи могут прийти к противоположным выводам относительно того, различаются ли активы.

Если бы один исследователь использовал уровень достоверности 90 %, а другой требовал уровень достоверности 95 %, чтобы отвергнуть нулевую гипотезу, и если p-значение наблюдаемой разницы между двумя доходами составляло 0,08 (что соответствует уровню достоверности 92 %), тогда первый исследователь обнаружит, что два актива имеют статистически значимую разницу, а второй не обнаружит статистически значимой разницы между доходностью.

Чтобы избежать этой проблемы, исследователи могли бы сообщить p-значение проверки гипотезы и позволить читателям самим интерпретировать статистическую значимость. Это называется подходом p-значения к проверке гипотез. Независимые наблюдатели могли бы отметить значение p и решить для себя, представляет ли это статистически значимую разницу или нет.

Даже низкое значение p не обязательно является доказательством статистической значимости, поскольку все еще существует вероятность того, что наблюдаемые данные являются результатом случайности. Только повторные эксперименты или исследования могут подтвердить, является ли связь статистически значимой.

Пример значения P

Инвестор утверждает, что эффективность его инвестиционного портфеля эквивалентна эффективности индекса Standard & Poor’s (S&P) 500. Чтобы определить это, инвестор проводит двусторонний тест.

Нулевая гипотеза утверждает, что доходность портфеля эквивалентна доходности S&P 500 за определенный период, в то время как альтернативная гипотеза утверждает, что доходность портфеля и доходность S&P 500 не эквивалентны — если инвестор провел односторонний тест, альтернативный Гипотеза будет утверждать, что доходность портфеля либо меньше, либо больше, чем доходность S&P 500.

Тест гипотезы p-значения не обязательно использует предварительно выбранный уровень достоверности, при котором инвестор должен сбросить нулевую гипотезу о том, что доходность эквивалентна. Вместо этого он обеспечивает меру того, сколько существует доказательств, чтобы отвергнуть нулевую гипотезу. Чем меньше p-значение, тем больше доказательств против нулевой гипотезы.

Таким образом, если инвестор обнаружит, что p-значение равно 0,001, есть веские доказательства против нулевой гипотезы, и инвестор может с уверенностью заключить, что доходность портфеля и доходность S&P 500 не эквивалентны.

Хотя это не дает точного порога того, когда инвестор должен принять или отклонить нулевую гипотезу, у него есть еще одно очень практическое преимущество. Проверка гипотезы P-значения предлагает прямой способ сравнить относительную уверенность, которую может иметь инвестор при выборе между несколькими различными типами инвестиций или портфелей по сравнению с эталоном, таким как S&P 500.

Например, для двух портфелей, A и B, эффективность которых отличается от S&P 500 с p-значениями 0,10 и 0,01 соответственно, инвестор может быть гораздо более уверен, что портфель B с более низким p-значением действительно покажет постоянно разные результаты.

Значимо ли значение P 0,05?

Значение p менее 0,05 обычно считается статистически значимым, и в этом случае нулевую гипотезу следует отклонить. Значение p больше 0,05 означает, что отклонение от нулевой гипотезы не является статистически значимым, и нулевая гипотеза не отвергается.

Что означает P-значение 0,001?

Значение p, равное 0,001, указывает на то, что если бы проверенная нулевая гипотеза действительно была верна, то был бы шанс один к 1000 увидеть результаты, по крайней мере, столь же экстремальные. Это приводит к тому, что наблюдатель отклоняет нулевую гипотезу, потому что либо наблюдался очень редкий результат данных, либо нулевая гипотеза неверна.

Как можно использовать P-значение для сравнения двух разных результатов проверки гипотез?

Если у вас есть два разных результата, один с p-значением 0,04 и один с p-значением 0,06, результат с p-значением 0,04 будет считаться более статистически значимым, чем p-значение 0,06.