Advertisements
সরল হাইপোথিসিসঃ
θ প্যরামিটারের কোন বিন্যাস (distribution) থেকে একটি দৈব নমুনা (random sample) নেওয়া হলে যে সমগ্রক (population) থেকে নমুনাটি নেওয়া হল, কোনো হাইপোথিসিস যদি তার বিন্যাসকে এককভাবে (একটি মাত্র উপায়ে) ও সুনির্দিষ্ট করতে পারে, তবে হাইপোথিসিসটিকে সরল (simple hypothesis) বলা হয়।
যৌগিক হাইপোথিসিসঃ
যে হাইপোথিসিসটি সরল নয়, সেটিই হল যৌগিক হাইপোথিসিস (composite hypothesis)।
উদাহরণঃ
মনে করি $X_1, X_2, ..., X_n$ হল সূচকীয় বিন্যাস (exponential distribution) থেকে আসা একটি দৈব নমুনা, যার প্যারামিটার হল θ। তাহলে H: θ = 3 হাইপোথিসিসটি কি সরল, নাকি যৌগিক?
সমাধানঃ
সূচকীয় বিন্যাস থেকে আসা চলকের (variable) সম্ভাবনা ঘনত্ব ফাংশন (probability density function) হলঃ
$f(x) = \frac{1}{\theta}e^{-x/\theta}$ যেখানে x ≥ 0।
H: θ = 3 হাইপোথিসিসের জন্যে ফাংশনটি হবে এ রকমঃ
$f(x) = \frac{1}{3}e^{-x/3}$ যেখানে x ≥ 0।
যেহেতু উল্লেখ্য হাইপোথিসিসের জন্যে আমরা বিন্যাসটিকে এককভাবে সুনির্দিষ্ট করতে পেরেছি, তাই এটি হল সরল হাইপোথিসিস।
উদাহরণঃ
মনে করি $X_1, X_2, ..., X_n$ হল সূচকীয় বিন্যাস (exponential distribution) থেকে আসা একটি দৈব নমুনা, যার প্যারামিটার হল θ। তাহলে H: θ > 2 হাইপোথিসিসটি কি সরল, নাকি যৌগিক?
সমাধানঃ
আগের মতোই এর সম্ভাবনা ফাংশন হলঃ
$f(x) = \frac{1}{\theta}e^{-x/\theta}$
যেখানে x ≥ 0।
H: θ > 2 হাইপোথিসিসের অধীনে একে এভাবে লেখা যেতে পারেঃ
$f(x) = \frac{1}{3}e^{-x/3}$ যেখানে x ≥ 0
$f(x) = \frac{1}{8}e^{-x/8}$ যেখানে x ≥ 0
উদাহরণঃ
মনে করি $X_1, X_2, ..., X_n$ হল পরিমিত বিন্যাস থেকে আসা একটি দৈব নমুনা। এর গড় (mean) μ ও ভেদাঙ্ক (variance) $σ^2$।
তাহলে H: μ = 12 হাইপোথিসিসটি কি সরল, নাকি যৌগিক?
সমাধানঃ
পরিমিত চলকের সম্ভাবনা ঘনত্ব ফাংশন হলঃ
$f(x)= \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}} exp \left[-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2} \right]$
যেখানে −∞ < x < ∞ and σ > 0।
H: μ = 12 হাইপোথিসিসের অধীনে এর মান হলঃ
$f(x)= \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}} exp \left[-\frac{(x-12)^2}{2\sigma^2} \right]$
যেখানে −∞ < x < ∞ and σ > 0।
এখানে এর গড় সুনির্দিষ্টভাবে উল্লেখিত আছে ঠিকই, ভেদাঙ্ক ($σ^2$) কিন্তু নেই। অতএব, এরও অসীম সংখ্যক বিন্যাস সম্ভব। ফলে পরিমিত বিন্যাসের ক্ষেত্রে H: μ = 12 হল যৌগিক হাইপোথিসিস।
সূত্রঃ
১। https://onlinecourses.science.psu.edu/stat414/node/307
1 comments:
Write commentsIt's hard to find experienced people in this particular topic, but you sound like you know what you're talking about! Thanks outlook login
Reply