hypothèse nulle

Quelle est l’hypothèse nulle?

l’hypothèse nulle indique qu’il n’y a pas de relation entre deux paramètres de population, c’est-à-dire une variable indépendante et une variable dépendanteune variable dépendante est une variable dont la valeur changera en fonction de la valeur d’une autre variable, appelée variable indépendante. Dans A. Si l’hypothèse montre une relation entre les deux paramètres, le résultat pourrait être dû à une erreur expérimentale ou d’échantillonnage., Cependant, si l’hypothèse nulle renvoie false, cela signifie qu’il existe une relation dans le phénomène mesuré.

L’hypothèse nulle est utile parce qu’il peut être testé à conclure qu’il existe ou non une relation entre deux phénomènes mesurés. Il peut informer l’utilisateur si les résultats obtenus sont dus au hasard ou à la manipulation d’un phénomène. Tester une hypothèse prépare le terrain pour rejeter ou accepter une hypothèse dans un certain niveau de confiance.,

deux approches principales de l’inférence statistique dans une hypothèse nulle peuvent être utilisées– les tests de signification par Ronald Fisher et les tests d’hypothèse par Jerzy Neyman et Egon Pearson. L’approche de test de Signification de Fisher stipule qu’une hypothèse nulle est rejetée si les données mesurées sont significativement peu susceptibles de s’être produites (l’hypothèse nulle est fausse). Par conséquent, l’hypothèse nulle est rejetée et remplacée par une hypothèse alternative.

Si le résultat observé est compatible avec la position de l’hypothèse nulle, l’hypothèse est acceptée., D’autre part, le test d’hypothèse par Neyman et Pearson est comparé à une hypothèse alternative pour tirer une conclusion sur les données observées. Les deux hypothèses sont différenciées en fonction des données observées.

résumé

  • une hypothèse nulle fait référence à une hypothèse qui affirme qu’il n’y a pas de relation entre deux paramètres de population.
  • Les chercheurs rejettent ou réfutent l’hypothèse nulle pour préparer le terrain à d’autres expérimentations ou recherches qui expliquent la position d’intérêt.,
  • l’inverse d’une hypothèse nulle est une hypothèse alternative, qui stipule qu’il existe une signification statistique entre deux variables.

Comment fonctionne l’hypothèse nulle

une hypothèse nulle est une théorie basée sur des preuves insuffisantes qui nécessite des tests supplémentaires pour prouver si les données observées sont vraies ou fausses. Par exemple, une déclaration d’hypothèse nulle peut être « le taux de croissance des plantes n’est pas affecté par la lumière du soleil.,” Il peut être testé en mesurant la croissance des plantes en présence de lumière du soleil et en comparant cela avec la croissance des plantes en l’absence de lumière du soleil.

le rejet de l’hypothèse nulle ouvre la voie à d’autres expérimentations pour voir s’il existe une relation entre les deux variables. Rejeter une hypothèse nulle ne signifie pas nécessairement que l’expérience n’a pas produit les résultats requis, mais elle ouvre la voie à de nouvelles expériences.,

pour différencier L’hypothèse nulle des autres formes d’hypothèse, une hypothèse nulle est écrite comme H0, tandis que L’hypothèse alternative est écrite comme HA ou H1. Un test de signification est utilisé pour établir la confiance dans une hypothèse nulle et pour déterminer la possibilité que les données observées ne soient pas dues au hasard ou à la manipulation des données.

Les chercheurs testent l’hypothèse en examinant un échantillon aléatoire de plantes cultivées avec ou sans lumière du soleil. Si le résultat montre qu’il y a un changement statistiquement significatif dans le changement observé, l’hypothèse nulle est rejetée.,

exemple D’hypothèse nulle

le rendement annuelle rendement annuel est le rendement d’un investissement généré sur une année et calculé en pourcentage du montant initial de l’investissement. Si le rendement est des obligations ABC Limited est supposé être de 7,5%. Pour vérifier si le scénario est vrai ou faux, nous prenons l’hypothèse nulle comme « le rendement annuel moyen de L’obligation ABC limited n’est pas de 7,5%.” Pour tester l’hypothèse, nous acceptons d’abord l’hypothèse nulle.,

toute information contraire à l’hypothèse nulle énoncée est considérée comme l’hypothèse alternative dans le but de tester les hypothèses. Dans un tel cas, l’hypothèse alternative est « le rendement annuel moyen D’ABC Limited est de 7,5%.”

Nous prenons des échantillons de déclarations annuelles de l’obligation pour les cinq dernières années pour calculer la moyenne de l’échantillon pour les cinq années précédentes. Le résultat est ensuite comparé à la moyenne de rendement annuel supposée de 7,5% pour tester l’hypothèse nulle.

la moyenne des rendements annuels pour les cinq années est de 7,5%; l’hypothèse nulle est rejetée., Par conséquent, l’hypothèse alternative est acceptée.

qu’est Ce qu’une Hypothèse Alternative?

Une hypothèse alternative est l’inverse d’une hypothèse nulle. Une hypothèse alternative et une hypothèse nulle s’excluent mutuellement, ce qui signifie qu’une seule des deux hypothèses peut être vraie.

Une signification statistique entre les deux variables. Si les échantillons utilisés pour tester l’hypothèse nulle renvoient false, cela signifie que l’hypothèse alternative est vraie et qu’il existe une signification statistique entre les deux variables.,

but du test D’hypothèse

test D’Hypothèsle test D’Hypothèsle test D’Hypothèsle test D’Hypothèsle test D’Hypothèsest une méthode d’inférence statistique. Il est utilisé pour tester si une instruction concernant un paramètre de population est correcte. Le test d’hypothèse est un processus statistique de test d’une hypothèse concernant un phénomène ou un paramètre de population. C’est une partie critique de la méthode scientifique, qui est une approche systématique pour évaluer les théories à travers des observations et déterminer la probabilité qu’une déclaration déclarée soit vraie ou fausse.

Une bonne théorie est celle qui peut faire des prédictions précises., Pour un analyste qui fait des prédictions, le test d’hypothèse est un moyen rigoureux de sauvegarder sa prédiction avec une analyse statistique. Il aide également à déterminer s’il existe des preuves statistiques suffisantes qui favorisent une certaine hypothèse sur le paramètre de population.,

ressources supplémentaires

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  • Coefficient de Déterminationcoefficient de Déterminationun coefficient de détermination (R2 ou R-carré) est une mesure statistique dans un modèle de régression qui détermine la proportion de variance dans la variable dépendante
  • Variableindépendantune variable indépendante est un intrant, une hypothèse ou un facteur qui est modifié afin d’évaluer son impact sur une variable dépendante (le résultat).,
  • valeur Attendueexpected ValueExpected value (également connue sous le nom de EV, expectation, average ou mean value) est une valeur moyenne à long terme de variables aléatoires. La valeur attendue indique également
  • statistiques Non Paramétréesnonparametric StatisticsNonparametric statistics est une méthode qui fait l’inférence statistique sans tenir compte de toute distribution sous-jacente. La méthode correspond à une distribution normale

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