Калькулятор правил принятия решений

Редакция Кодкампа -

@import url('https://fonts.googleapis.com/css?family=Droid+Serif|Raleway');

h1 { color: black; text-align: center; margin-top: 15px; margin-bottom: 0px; font-family: 'Raleway', sans-serif; }

h2 { color: black; font-size: 20px; text-align: center; margin-bottom: 15px; margin-top: 15px; font-family: 'Raleway', sans-serif; }

p { color: black; text-align: center; margin-bottom: 15px; margin-top: 15px; font-family: 'Raleway', sans-serif; }

words_intro {

color: black; font-family: Raleway; max-width: 550px; margin: 25px auto; line-height: 1.75; }

words_outro {

color: black; font-family: Raleway; max-width: 550px; margin: 25px auto; line-height: 1.75; }

words {

color: black; font-family: Raleway; max-width: 550px; margin: 25px auto; line-height: 1.75; padding-left: 100px; }

words_t {

color: black; font-family: Raleway; max-width: 550px; margin: 25px auto; line-height: 1.75; padding-left: 100px; }

calcTitle {

text-align: center; font-size: 20px; margin-bottom: 0px; font-family: 'Raleway', serif; }

hr_top {

width: 30%; margin-bottom: 0px; margin-top: 10px; border: none; height: 2px; color: black; background-color: black; }

hr_bottom {

width: 30%; margin-top: 15px; border: none; height: 2px; color: black; background-color: black; }

words label, input {

display: inline-block; vertical-align: baseline; width: 350px; }

.input_label_calc { display: inline-block; vertical-align: baseline; width: 350px; }

#button_calc { border: 1px solid; border-radius: 10px; margin-top: 20px; padding: 10px 10px; cursor: pointer; outline: none; background-color: white; color: black; font-family: 'Work Sans', sans-serif; border: 1px solid grey; /* Green */ }

#button_calc:hover { background-color: #f6f6f6; border: 1px solid black; }

.label_radio { text-align: center; } При проверке гипотез мы хотим знать, должны ли мы отвергнуть или не отвергнуть некоторую статистическую гипотезу. Чтобы принять это решение, мы сравниваем p-значение тестовой статистики с уровнем значимости, который мы выбрали для теста. Если p-значение меньше уровня значимости, мы отклоняем нулевую гипотезу. В противном случае мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу. Этот калькулятор подскажет, следует ли отклонить или не отклонить нулевую гипотезу, исходя из значения статистики теста, формата теста (односторонний или двусторонний) и выбранного вами уровня значимости. Односторонняя или двусторонняя гипотеза?

Однохвостый Двухвостый  Уровень значимости

0,01 0,05 0,10  Z-статистика или t-статистика?

Z-статистика t-статистикаСтепени свободыЗначение тестовой статистики  Правило принятия решения: не отвергнуть нулевую гипотезу

Объяснение:

Значение p для Z-статистики 1,34 для двустороннего теста составляет 0,18025.Поскольку это p-значение больше 0,05 , мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу .

//create function that shows or hides elements based on button click var div_table = document.getElementById('words_t'); div_table.style.display = 'none'; function dataOption() { if (document.getElementById('t').checked) { div_table.style.display = 'block'; } else { div_table.style.display = 'none'; } }

function calc() { //get test statistic var input_test_stat = document.getElementById('stat').value*1; var dof = document.getElementById('dof').value*1;

//get tails input var input_tails = 1; var output_tail = 'one-tailed'; if (document.getElementById('two_tailed').checked) { input_tails = 2; output_tail = 'two-tailed'; }

//get significance level input var input_sig = 0; if (document.getElementById('one').checked) { sig_level = 0.01; } else if (document.getElementById('five').checked) { sig_level = 0.05; } else { sig_level = 0.10; }

//compute p-value var p_output = jStat.normal.cdf(Math.abs(input_test_stat), 0, 1)*input_tails; var input_test_name = 'Z-statistic';

if (document.getElementById('t').checked) { p_output = jStat.studentt.cdf(Math.abs(input_test_stat), dof)*input_tails; var input_test_name = 't-statistic'; }

if (p_output >= 1) { p_output = 2 - p_output; }

//last correction for one-tailed if (input_tails == 1) { p_output = 1 - p_output; }

//compute decision rule var test_output_sign = 'greater than'; var test_output_decision = 'fail to reject the null hypothesis';

if (p_output < sig_level) { var test_output_sign = 'less than'; var test_output_decision = 'reject the null hypothesis';}

//output document.getElementById('p_output').innerHTML = p_output.toFixed(5); document.getElementById('test_output_name').innerHTML = input_test_name; document.getElementById('test_output').innerHTML = input_test_stat; document.getElementById('test_output_tail').innerHTML = output_tail; document.getElementById('test_output_sign').innerHTML = test_output_sign; document.getElementById('test_output_sig').innerHTML = sig_level; document.getElementById('test_output_decision').innerHTML = test_output_decision; document.getElementById('decision').innerHTML = test_output_decision; }