Једно

Шта је тест са једним репом?

Једноструки тест је статистички тест у којем је критично подручје дистрибуције једнострано, тако да је или веће или мање од одређене вредности, али не и једно и друго. Ако узорак који се тестира падне на једнострано критично подручје, умјесто хипотезе ће бити прихваћена алтернативна хипотеза.

Једнокрани тест је такође познат као усмерена хипотеза или тест усмерења.

Основе теста с једним репом

Основни концепт инференцијалне статистике је тестирање хипотеза. Тестови хипотезе се изводе како би се утврдило да ли је тврдња тачна или не, с обзиром на популацијски параметар. Тест који се спроводи како би се показало да ли је средња вредност узорка значајно већа и значајно мања од просечне популације сматра се двотирним тестом. Када је тестирање постављено да покаже да би просечна вредност узорка била већа или нижа од просечне популације, то се назива једностраним тестом. Једноструки тест добио је име по испитивању подручја испод једног од репова (страна) нормалне дистрибуције, мада се тест може користити и у другим не-нормалним дистрибуцијама.

Пре него што се обави једнокраки тест, морају се утврдити нулта и алтернативна хипотеза. Нулта хипотеза је тврдња коју истраживач нада да ће одбацити. Алтернативна хипотеза је тврдња која је подржана одбацивањем ништавне хипотезе.

кључне Такеаваис

• Једноструки тест је тест статистичке хипотезе постављен да покаже да би просечна вредност узорка била већа или нижа од просечне популације, али не и обе. Када користи тест с једним репом, аналитичар тестира могућност везе у једном правцу који нас занима и потпуно занемарујући могућност односа у другом правцу. Пре него што покрене једночасовни тест, аналитичар мора поставити нулту хипотезу и алтернативну хипотезу и успоставити вредност вероватноће (п-вредност).

Пример теста са једним репом

Рецимо да аналитичар жели да докаже да је портфељ менаџер у одређеној години надмашио С&П 500 индекс за 16, 91%. Он може поставити нулту (Х ₀) и алтернативну (Х _а) хипотезу као:

Х ₀: μ ≤ 16.91

Х _а: μ> 16, 91

Нулта хипотеза је мерење које аналитичар нада да ће одбити. Алтернативна хипотеза је тврдња аналитичара да је портфељ менаџер пословао боље него С&П 500. Ако резултат једногодишњег теста резултира одбацивањем нуле, алтернативна хипотеза ће бити подржана. С друге стране, ако резултат теста не успе да одбаци нулу, аналитичар може да спроведе даље анализе и истраге перформанси менаџера портфеља.

Подручје одбацивања налази се само на једној страни расподјеле узорка у тесту са једним репом. Да би утврдио како се поврат улагања у портфељ упоређује са тржишним индексом, аналитичар мора извршити тест значајности у горњем делу у коме екстремне вредности падају у горњи реп (десна страна) кривуље нормалне дистрибуције. Једноструки тест спроведен у горњем или десном репном подручју криве показаће аналитичару колико је већи принос портфеља од индекса и да ли је разлика значајна.

1%, 5% или 10%

Најчешћи нивои значајности (п-вредности) коришћени у једнокраком тесту.

Утврђивање важности у једноструком тесту

Да би се утврдило колико је значајна разлика у приносу, мора се специфицирати ниво значајности. Ниво значајности је готово увек представљен словом „п“, које означава вероватноћу. Ниво значаја је вјероватноћа погрешног закључка да је нулта хипотеза лажна. Вредност значења која се користи у једнокраком тесту је или 1%, 5% или 10%, мада се било које друго мерење вероватноће може користити по нахођењу аналитичара или статистичара. Вредност вероватноће рачуна се уз претпоставку да је нулта хипотеза тачна. Нижа је п-вредност, јачи су докази да је нулта хипотеза лажна.

Ако је резултирајућа п-вредност мања од 5%, тада је разлика између оба запажања статистички значајна, а нулта хипотеза се одбацује. Слиједећи наш горњи примјер, ако је п-вриједност = 0, 03, или 3%, аналитичар може бити 97% сигуран да портфељски приноси нису једнаки или да падају испод приноса на тржишту током године. Стога ће одбити Х ₀ и подржати тврдњу да је портфељ менаџер надмашио индекс. Вероватноћа израчуната у само једном репу дистрибуције половина је вероватноће двостепене дистрибуције ако су слична мерења тестирана коришћењем оба алата за тестирање хипотеза.

Када користи тест с једним репом, аналитичар тестира могућност односа у једном правцу који нас занима, потпуно занемарујући могућност односа у другом смјеру. Користећи наш горњи пример, аналитичара је занима да ли је принос портфеља већи од тржишног. У овом случају, он не мора статистички обрачунати ситуацију у којој је портфељ менаџер подмакао С&П 500 индекс. Из тог разлога, једнокраки тест је прикладан само када није важно тестирати исход на другом крају дистрибуције.