Soru

Zorluk: ZorDüzgün En Güçlü (UMP) Testler

Bir meteoroloji istasyonunda, belirli bir bölgedeki rüzgar hızının (XX) dağılımı, parametresi θ>0\theta > 0 olmak üzere aşağıdaki olasılık yoğunluk fonksiyonu ile modellenmektedir:

f(x;θ)=2xθex2θ,x>0f(x; \theta) = \frac{2x}{\theta} e^{-\frac{x^2}{\theta}}, \quad x > 0

Bu dağılımdan alınan nn çaplı rastgele bir örneklem (X1,X2,,Xn)(X_1, X_2, \dots, X_n) kullanılarak θ\theta parametresi hakkında hipotez testleri yapılacaktır.

Düzgün En Güçlü (UMP) test kuramı dikkate alındığında, bu testlere ilişkin aşağıdaki ifadelerden hangisi doğrudur?

  1. A
    H0:θθ0H_0: \theta \leq \theta_0 hipotezine karşı H1:θ>θ0H_1: \theta > \theta_0 hipotezini test etmek için UMP testin ret bölgesi, cc uygun bir sabit olmak üzere i=1nxi<c\sum_{i=1}^n x_i < c şeklindedir.
  2. B
    Çift yönlü H0:θ=θ0H_0: \theta = \theta_0 hipotezine karşı H1:θθ0H_1: \theta \neq \theta_0 alternatif hipotezini test eden ve tüm θθ0\theta \neq \theta_0 noktalarında testin gücünü maksimize eden bir UMP test her zaman mevcuttur.
  3. Karlin-Rubin teoremi uyarınca, H0:θθ0H_0: \theta \geq \theta_0 hipotezine karşı H1:θ<θ0H_1: \theta < \theta_0 hipotezi için UMP testin ret bölgesi i=1nxi2<c\sum_{i=1}^n x_i^2 < c eşitsizliği ile belirlenir.Cevap
  4. D
    Neyman-Pearson lemması kullanılarak elde edilen basit hipotez testinde, olabilirlik oranı (likelihood ratio) yalnızca i=1nln(xi)\sum_{i=1}^n \ln(x_i) istatistiğine monoton olarak bağlıdır.
  5. E
    Monoton olabilirlik oranı özelliğinden dolayı, H0:θθ0H_0: \theta \leq \theta_0 hipotezine karşı H1:θ>θ0H_1: \theta > \theta_0 hipotezini test etmek için UMP testin kritik bölgesi i=1nxi2<c\sum_{i=1}^n x_i^2 < c eşitsizliği ile ifade edilir.

Cevap

Karlin-Rubin teoremi uyarınca, H0:θθ0H_0: \theta \geq \theta_0 hipotezine karşı H1:θ<θ0H_1: \theta < \theta_0 hipotezi için UMP testin ret bölgesi i=1nxi2<c\sum_{i=1}^n x_i^2 < c eşitsizliği ile belirlenir.
Verilen Rayleigh tipi dağılım için θ2>θ1\theta_2 > \theta_1 iken olabilirlik oranı incelendiğinde, bu oranın T=xi2T = \sum x_i^2 istatistiğinin monoton artan bir fonksiyonu olduğu görülür. Karlin-Rubin teoremi uyarınca, H1:θ<θ0H_1: \theta < \theta_0 şeklindeki küçük yönlü alternatif hipotez için UMP testin ret bölgesi olabilirlik oranının (dolayısıyla TT istatistiğinin) küçük değerlerinden oluşmalıdır. Bu nedenle doğru ret bölgesi i=1nxi2<c\sum_{i=1}^n x_i^2 < c olarak elde edilir.

Adım Adım Çözüm

1
nn çaplı örneklem için olabilirlik (likelihood) fonksiyonunu oluşturun.
L(θ)=i=1n(2xiθexi2θ)=2ni=1nxiθne1θi=1nxi2L(\theta) = \prod_{i=1}^n \left( \frac{2x_i}{\theta} e^{-\frac{x_i^2}{\theta}} \right) = \frac{2^n \prod_{i=1}^n x_i}{\theta^n} e^{-\frac{1}{\theta} \sum_{i=1}^n x_i^2}
Neyman-Pearson ve Karlin-Rubin teoremlerini uygulayabilmek için öncelikle olabilirlik fonksiyonunun ifade edilmesi gerekir.
2
θ2>θ1\theta_2 > \theta_1 durumu için olabilirlik oranını (likelihood ratio) yazarak monotonluk özelliğini (MLR) belirleyin.
L(θ2)L(θ1)=(θ1θ2)ne(1θ11θ2)i=1nxi2\frac{L(\theta_2)}{L(\theta_1)} = \left(\frac{\theta_1}{\theta_2}\right)^n e^{\left(\frac{1}{\theta_1} - \frac{1}{\theta_2}\right) \sum_{i=1}^n x_i^2}
Test istatistiğini ve ret bölgesinin yönünü belirlemek için oranın hangi istatistiğe göre monoton arttığını veya azaldığını incelemeliyiz.
3
Elde edilen oranın monotonluk yönünü matematiksel olarak analiz edin.
θ2>θ1>0\theta_2 > \theta_1 > 0 olduğundan 1θ11θ2>0\frac{1}{\theta_1} - \frac{1}{\theta_2} > 0 olur. Bu durumda olabilirlik oranı, T=i=1nxi2T = \sum_{i=1}^n x_i^2 istatistiğinin monoton artan (strictly increasing) bir fonksiyonudur.
Üstel kısımdaki katsayının pozitif olması, oranın TT istatistiği ile aynı yönde artacağını gösterir.
4
Karlin-Rubin teoremini kullanarak alternatif hipotezlerin yönüne göre ret bölgelerini tespit edin.
H1:θ<θ0H_1: \theta < \theta_0 alternatif hipotezi için ret bölgesi, TT istatistiğinin küçük değerlerinde aranır, yani i=1nxi2<c\sum_{i=1}^n x_i^2 < c olur.
Monoton Olabilirlik Oranı (MLR) TT istatistiğine göre artan olduğunda, alternatif hipotezin eşitsizlik yönü (<< veya >>) ret bölgesinin eşitsizlik yönü ile doğrudan örtüşür.

Anahtar Kavram

Monoton Olabilirlik Oranı (MLR) ve Karlin-Rubin Teoremi
Bu soruyu puanla