Формулировка задач анализа фондового рынка с позиций математической статистики, Статистическая неопределенность и процедуры со многими решениями - Анализ статистических свойств процедуры построения минимального остовного дерева

Статистическая неопределенность и процедуры со многими решениями

Все существующие методы фильтрации (минимальное остовное дерево, максимальный плоский отфильтрованный граф, граф рынка и т. д.) с точки зрения математической статистики могут быть рассмотрены как процедуры со многими решениями, описанными Леманном в [10]. В данной главе будут рассмотрены различные подходы для оценки и контроля статистической неопределенности процедур со многими решениями.

Для работы со статистической неопределенностью необходимо рассмотреть следующие виды статистических ошибок:

    - Ошибка первого рода - это ошибка, состоящая в опровержении верной гипотезы; - Ошибка второго рода - это ошибка, состоящая в принятии ложной гипотезы.

В статистическом анализе часто возникает ситуация, когда на одной выборке наблюдений выполняется проверка большого числа гипотез. Предположим, мы проверяем истинность - гипотез:. В отношении каждой из гипотез мы применяем определенный статистический критерий, после чего делаем вывод о принятии или отклонении гипотезы. Если в ходе проверки было совершено V-ошибок первого рода и - ошибок второго рода, то задача множественной проверки заключается в том, чтобы минимизировать число ложных отклонений () и ложных принятий (). Традиционно принято минимизировать только величину. Если выполняется условие, то совершается как минимум одна ошибка первого рода.

Familywise error rate, FWER или групповая вероятность ошибки - это вероятность допущения как минимум одной ошибки первого рода при множественной проверке гипотез. Если говорят о контроле групповой вероятности ошибки на заданном уровне значимости б, подразумевают, что должно выполняться неравенство. Создано несколько методов множественной проверки гипотез для обеспечения этого контроля.

Существует несколько методов множественной проверки гипотез:

    - Теория Леманна - Измерение статистической неопределенности, основанное на статистическом риске; - Поправка Бонферрони; - Метод Холма.

Рассмотрим каждый из указанных методов подробнее.

Похожие статьи




Формулировка задач анализа фондового рынка с позиций математической статистики, Статистическая неопределенность и процедуры со многими решениями - Анализ статистических свойств процедуры построения минимального остовного дерева

Предыдущая | Следующая