nulová hypotéza

jaká je nulová hypotéza?

nulová hypotéza uvádí, že neexistuje žádný vztah mezi dvěma parametry populace, tj. nezávislou proměnnou a závislou variableDependent VariableA závislá proměnná je proměnná, jejíž hodnota se bude měnit v závislosti na hodnotě jiné proměnné, nazývané nezávislé proměnné. V a. pokud hypotéza ukazuje vztah mezi těmito dvěma parametry, výsledek by mohl být způsoben experimentální nebo vzorkovací chybou., Pokud však nulová hypotéza vrátí falešnou, znamená to, že v měřeném jevu existuje vztah.

nulová hypotéza je užitečná, protože může být testována na závěr, zda existuje vztah mezi dvěma měřenými jevy. Může informovat uživatele, zda získané výsledky jsou způsobeny náhodou nebo manipulací s jevem. Testování hypotézy nastavuje půdu pro odmítnutí nebo přijetí hypotézy v určité úrovni důvěry.,

lze použít dva hlavní přístupy ke statistické inferenci v nulové hypotéze – testování významnosti Ronaldem Fisherem a testování hypotéz Jerzy Neymanem a Egonem Pearsonem. Fisherův přístup k testování významů uvádí, že nulová hypotéza je odmítnuta, pokud jsou naměřená data významně nepravděpodobná (nulová hypotéza je nepravdivá). Proto je nulová hypotéza odmítnuta a nahrazena alternativní hypotézou.

Pokud je pozorovaný výsledek v souladu s pozicí nulové hypotézy, je hypotéza přijata., Na druhou stranu, testování hypotéz o Neyman a Pearson je ve srovnání s alternativní hypotézu učinit závěr o zjištěných údajů. Obě hypotézy jsou diferencovány na základě pozorovaných údajů.

Jak Nulové Hypotézy Práce

nulová hypotéza je teorie, založená na nedostatečných důkazech, které vyžaduje další testování, aby prokázal, zda pozorovaná data je true nebo false. Například tvrzení nulové hypotézy může být “ rychlost růstu rostlin není ovlivněna slunečním světlem.,“Může být testován měřením růstu rostlin v přítomnosti slunečního světla a porovnáním s růstem rostlin v nepřítomnosti slunečního světla.

odmítnutí nulové hypotézy nastavuje půdu pro další experimentování, aby se zjistilo, zda existuje vztah mezi oběma proměnnými. Zamítnutí nulové hypotézy nemusí nutně znamenat, že experiment nepřinesla požadované výsledky, ale vytváří půdu pro další experimentování.,

pro odlišení nulové hypotézy od jiných forem hypotézy je nulová hypotéza napsána jako H0, zatímco alternativní hypotéza je psána jako HA nebo H1. Test významnosti se používá k prokázání důvěry v nulovou hypotézu a k určení možnosti, že pozorovaná data nejsou způsobena náhodou nebo manipulací s daty.

vědci testují hypotézu zkoumáním náhodného vzorku rostlin pěstovaných se slunečním světlem nebo bez něj. Pokud výsledek prokáže, že v pozorované změně dochází ke statisticky významné změně, je nulová hypotéza odmítnuta.,

příklad nulové hypotézy

roční návratnost roční návratnost roční návratnost je návratnost investice vytvořené za rok a vypočtená jako procento z počáteční výše investice. Pokud je návratnost ABC Limited dluhopisů se předpokládá, že 7,5%. Chcete-li otestovat, zda je scénář pravdivý nebo nepravdivý, vezmeme nulovou hypotézu jako „střední roční výnos pro ABC limited bond není 7.5%.“Abychom tuto hypotézu otestovali, nejprve přijmeme nulovou hypotézu.,

jakékoli informace, které jsou proti uvedené nulové hypotéze, se považují za alternativní hypotézu za účelem testování hypotéz. V takovém případě je alternativní hypotéza “ průměrný roční výnos ABC Limited je 7,5%.“

odebíráme vzorky ročních výnosů dluhopisu za posledních pět let, abychom vypočítali průměr vzorku za posledních pět let. Výsledek je pak porovnán s předpokládaným ročním výnosovým průměrem 7, 5% pro testování nulové hypotézy.

průměr ročních výnosů za pět let je 7,5%; nulová hypotéza je odmítnuta., V důsledku toho je přijata alternativní hypotéza.

co je alternativní hypotéza?

alternativní hypotéza je inverzní nulová hypotéza. Alternativní hypotéza a nulová hypotéza se vzájemně vylučují, což znamená, že pouze jedna ze dvou hypotéz může být pravdivá.

mezi oběma proměnnými existuje statistická významnost. Pokud vzorky použité k testování nulové hypotézy vrátí false, znamená to, že alternativní hypotéza je pravdivá a mezi oběma proměnnými existuje statistická významnost.,

účel testování hypotéz

testování Hypotézyhypoteze TestingHypothesis je metoda statistické inference. Používá se k testování, zda je správné prohlášení týkající se parametru populace. Testování hypotéz je statistický proces testování předpokladu týkajícího se jevu nebo parametru populace. Je to kritická část vědecké metody, která je systematickým přístupem k hodnocení teorií prostřednictvím pozorování a určování pravděpodobnosti, že uvedené tvrzení je pravdivé nebo nepravdivé.

dobrá teorie je teorie, která dokáže přesně předpovědět., Pro analytika, který předpovídá, je testování hypotéz přísným způsobem zálohování jeho predikce statistickou analýzou. Pomáhá také určit, zda existují dostatečné statistické důkazy, které upřednostňují určitou hypotézu o parametru populace.,

Další Zdroje

CFI je oficiální poskytovatel globální Certifikované Bankovnictví & Credit Analyst (CBCA)™CBCA® CertificationThe Certifikované Bankovnictví & Credit Analyst (CBCA)® akreditace je globální standard pro kreditní analytici, která zahrnuje finance, účetnictví, úvěrové analýzy, cash flow analýzy, smlouvu modelování, splátky úvěrů, a další. certifikační program, který má pomoci každému stát se světovým finančním analytikem., Udržet postupující svou kariéru, další zdroje níže budou užitečné:

• Koeficient DeterminationCoefficient z DeterminationA koeficient determinace (R2 nebo r-squared) je statistická míra v regresní model, který určuje podíl rozptylu v závislosti
• Nezávislé VariableIndependent VariableAn nezávislá proměnná je vstupní, předpoklad, nebo ovladač, který je změněn s cílem posoudit jeho dopad na závislé proměnné (výsledek).,
• očekávaná Hodnotaočekávaná hodnota (také známá jako EV, očekávání, průměr nebo průměrná hodnota) je dlouhodobá průměrná hodnota náhodných proměnných. Očekávaná hodnota také označuje
• neparametrické Statistikynonparametrické Statistikynonparametrická statistika je metoda, která umožňuje statistický závěr bez ohledu na jakékoli základní rozdělení. Metoda je vhodná pro normální distribuci