Hypotese-Testing

Hva Er Hypotese-Testing?

hypotesetesting er en handling i statistikken der en analytiker tester en forutsetning for en befolkning parameter. Metodikken benyttes av de analytiker i avhenger av arten av de data som brukes og grunn for analysen.

hypotesetesting brukes til å vurdere sannsynligheten av en hypotese ved hjelp av utvalgte data. Slike data kan komme fra en større populasjon, eller fra en data-genererte prosessen., Ordet «befolkning» vil bli brukt for begge disse tilfellene i den følgende beskrivelse.

Hvordan hypotesetesting Fungerer

I hypotesetesting, en analytiker tester et statistisk utvalg, med mål om å gi bevis på påliteligheten av nullhypotesen.

Statistiske analytikere teste en hypotese ved å måle og analysere et tilfeldig utvalg av befolkningen blir analysert. Alle analytikere bruker en random befolkningen eksempel å teste to forskjellige hypoteser: nullhypotesen og den alternative hypotesen.

nullhypotesen er vanligvis en hypotese om likestilling mellom befolkningen parametre, f.eks., en null-hypotesen kan si at befolkningen mener avkastning er lik null. Den alternative hypotesen er i praksis det motsatte av en null-hypotese (f.eks., populasjonsgjennomsnittet avkastning er ikke lik null). Dermed, de er gjensidig utelukkende, og bare én kan være sant. Imidlertid, en av de to hypotesene vil alltid være sant.

4 Trinn av Hypotese-Testing

Alle hypotesene er testet ved hjelp av en fire-trinns prosess:

1. første trinnet er for analytikeren til staten de to hypoteser slik at bare en kan være riktig.,
2. neste trinn er å formulere en analyse plan, som skisserer hvordan data vil bli evaluert.
3. Det tredje trinnet er å gjennomføre planen og fysisk analysere prøven data.
4. Den fjerde og siste trinnet er å analysere resultatene og enten avvise nullhypotesen, eller si at nullhypotesen er sannsynlig, gitt data.,

Eksemplet fra den Virkelige Verden av Hypotese-Testing

Hvis, for eksempel, en person som ønsker å teste at en krone har nøyaktig en 50% sjanse for landing på hodet, null-hypotesen vil være at 50% er riktig, og den alternative hypotesen vil være at 50% er ikke riktig.

Matematisk, nullhypotesen vil være representert som Ho: P = 0.5. Den alternative hypotesen ville bli betegnet som «Ha» og være identisk med nullhypotesen, unntatt med likhetstegnet slo gjennom, noe som betyr at det ikke er lik 50%.,

Et tilfeldig utvalg på 100 knips er tatt, og nullhypotesen er deretter testet. Hvis det er funnet at 100 mynt ble distribuert som 40 hoder og 60 mynt, analytiker vil anta at en krone ikke har en 50% sjanse for landing på hodet og ville avvise nullhypotesen og godta den alternative hypotesen.

Hvis, på den annen side, det var 48 hoder og 52 mynt, så er det rimelig å anta at mynten kunne være rettferdig og likevel produsere et slikt resultat., I tilfeller som dette, der nullhypotesen er «akseptert» analytikeren sier at forskjellen mellom forventede resultater (50 krone og 50 gry) og den observerte resultater (48 hoder og 52 gry) er «explainable ved en tilfeldighet alene.»