BioHackersNetNeymanPearsonTheorem
귀무가설과 대립가설이 모두 단순가설일 때 최강력 검정을 구하는 방법중 하나.
모수 theta를 갖는 분포에서 확률 표본 (X1,X2....Xn) 을 얻고, (H0:θ=θ0) 대 (H1:θ=θ1) 을 검정할 때, 유의 수준이 alpha인 최겅력 검정의 기각역 R은,
![$$ R = [(x1,x2,....,xn) : {L(theta1) \over L(theta0)} > k] $$](/wiki/NeymanPearsonTheorem?action=AttachFile&do=get&target=a7429ffec255c03e8600e031fdcc77a9019b43e0_latex.png "$$ R = [(x1,x2,....,xn) : {L(theta1) \over L(theta0)} > k] $$")
이다. 여기서 k는 조건
![$$P[(X1,X2,...,Xn) R|theta=theta0] = alpha $$](/wiki/NeymanPearsonTheorem?action=AttachFile&do=get&target=3f974f17b5e3c9d358e58c05372887c9e5630e8c_latex.png "$$P[(X1,X2,...,Xn) R|theta=theta0] = alpha $$")
에 의하여 정해진다.
Revision 2 as of 2005-09-17 11:22:53
Clear message
NeymanPearsonTheorem
귀무가설과 대립가설이 모두 단순가설일 때 최강력 검정을 구하는 방법중 하나.
모수 theta를 갖는 분포에서 확률 표본 (X1,X2....Xn) 을 얻고, (H0:θ=θ0) 대 (H1:θ=θ1) 을 검정할 때, 유의 수준이 alpha인 최겅력 검정의 기각역 R은,
이다. 여기서 k는 조건
에 의하여 정해진다.