hipoteza zerowa

Co To jest hipoteza zerowa?

hipoteza zerowa stwierdza, że nie ma związku między dwoma parametrami populacji, tj. zmienna niezależna i zmienna zależna zmienna zależna zmienna zależna jest zmienna, której wartość zmieni się w zależności od wartości innej zmiennej, zwanej zmienną niezależną. W. jeśli hipoteza pokazuje związek między dwoma parametrami, wynik może być wynikiem błędu eksperymentalnego lub próbkowania., Jednak, jeśli hipoteza zerowa zwraca fałszywe, oznacza to, że istnieje zależność w mierzonym zjawisku.

hipoteza zerowa jest przydatna, ponieważ można ją przetestować, aby stwierdzić, czy istnieje związek między dwoma mierzonymi zjawiskami. Może informować użytkownika, czy uzyskane wyniki są wynikiem przypadku, czy manipulowania zjawiskiem. Testowanie hipotezy stanowi etap odrzucenia lub przyjęcia hipotezy w ramach pewnego poziomu zaufania.,

można stosować dwa główne podejścia do wnioskowania statystycznego w hipotezie zerowej– testowanie znaczenia przez Ronalda Fishera i Testowanie hipotezy przez Jerzego Neymana i Egona Pearsona. Fishera znaczenie testowania podejście stwierdza, że hipoteza zerowa jest odrzucana, jeśli zmierzone dane jest znacznie mało prawdopodobne, aby wystąpiły (hipoteza zerowa jest fałszywa). Dlatego hipoteza zerowa zostaje odrzucona i zastąpiona hipotezą alternatywną.

Jeśli obserwowany wynik jest zgodny z pozycją zajmowaną przez hipotezę zerową, hipoteza jest akceptowana., Z drugiej strony, testowanie hipotez przez Neymana i Pearsona porównuje się z hipotezą alternatywną, aby wyciągnąć wnioski na temat obserwowanych danych. Dwie hipotezy są zróżnicowane na podstawie obserwowanych danych.

Jak działa hipoteza zerowa

hipoteza zerowa to teoria oparta na niewystarczających dowodach, które wymagają dalszych badań, aby udowodnić, czy obserwowane dane są prawdziwe czy fałszywe. Na przykład stwierdzenie hipotezy zerowej może być ” tempo wzrostu roślin nie ma wpływu na światło słoneczne.,”Można go przetestować, mierząc wzrost roślin w obecności światła słonecznego i porównując go z wzrostem roślin w przypadku braku światła słonecznego.

odrzucenie hipotezy zerowej ustawia etap do dalszych eksperymentów, aby sprawdzić, czy istnieje związek między dwiema zmiennymi. Odrzucenie hipotezy zerowej nie musi oznaczać, że eksperyment nie przyniósł wymaganych wyników, ale ustawia etap do dalszych eksperymentów.,

aby odróżnić hipotezę zerową od innych form hipotezy, hipoteza zerowa jest zapisana jako H0, podczas gdy alternatywna hipoteza jest zapisana jako HA lub H1. Test istotności jest używany do ustalenia zaufania do hipotezy zerowej, i określić możliwość, że obserwowane dane nie jest ze względu na przypadek lub manipulacji danych.

badacze testują tę hipotezę, badając losową próbkę roślin uprawianych z lub bez światła słonecznego. Jeśli wynik wykaże, że istnieje statystycznie istotna zmiana w obserwowanej zmianie, hipoteza zerowa jest odrzucana.,

hipoteza zerowa przykład

roczny zwrot roczny zwrot roczny to zwrot z inwestycji wygenerowany w ciągu roku i obliczony jako procent początkowej kwoty inwestycji. Jeżeli zysk z obligacji ABC Limited wynosi 7,5%. Aby sprawdzić, czy scenariusz jest prawdziwy lub fałszywy, bierzemy hipotezę zerową za ” średni roczny zwrot z obligacji ABC limited nie wynosi 7,5%.”Aby przetestować hipotezę, najpierw akceptujemy hipotezę zerową.,

wszelkie informacje, które jest przeciwko podanej hipotezy zerowej przyjmuje się hipotezę alternatywną w celu testowania hipotez. W takim przypadku alternatywna hipoteza brzmi: „średni roczny zwrot ABC Limited wynosi 7,5%.”

pobieramy próbki rocznego zwrotu obligacji za ostatnie pięć lat, aby obliczyć średnią próbną za poprzednie pięć lat. Wynik jest następnie w porównaniu z założoną średnią rocznego zwrotu z 7.5%, aby przetestować hipotezę zerową.

średnia rocznych zysków za pięć lat wynosi 7,5%; hipoteza zerowa jest odrzucana., W konsekwencji przyjęto hipotezę alternatywną.

Co to jest hipoteza Alternatywna?

hipoteza alternatywna jest odwrotnością hipotezy zerowej. Hipoteza alternatywna i hipoteza zerowa wzajemnie się wykluczają, co oznacza, że tylko jedna z dwóch hipotez może być prawdziwa.

istnieje statystyczna istotność pomiędzy tymi dwiema zmiennymi. Jeśli próbki używane do testowania hipotezy zerowej zwracają false, oznacza to, że alternatywna hipoteza jest prawdziwa, i nie ma istotności statystycznej między dwiema zmiennymi.,

cel testowania hipotez

Testowanie hipotez Testowanie hipotez jest metodą wnioskowania statystycznego. Jest on używany do sprawdzenia, czy instrukcja dotycząca parametru populacji jest poprawna. Testowanie hipotez jest statystycznym procesem testowania założeń dotyczących zjawiska lub parametru populacji. Jest to krytyczna część metody naukowej, która jest systematycznym podejściem do oceny teorii poprzez obserwacje i określania prawdopodobieństwa, że podane twierdzenie jest prawdziwe lub fałszywe.

dobra teoria to taka, która potrafi dokonywać trafnych prognoz., Dla analityka, który tworzy prognozy, testowanie hipotez jest rygorystycznym sposobem tworzenia kopii zapasowych jego prognozy z analizy statystycznej. Pomaga również określić, czy istnieją wystarczające dowody statystyczne, które faworyzują pewną hipotezę dotyczącą parametru populacji.,

dodatkowe zasoby

CFI jest oficjalnym dostawcą global Certified Banking& Credit Analyst (CBCA)™certyfikat CBCA® Certified Banking& Credit Analyst (cbca)® akredytacja jest globalnym standardem dla analityków kredytowych, który obejmuje finanse, księgowość, analizę kredytową, analizę przepływów pieniężnych, modelowanie Przymierza, spłaty kredytów, i nie tylko. program certyfikacji, zaprojektowany, aby pomóc każdemu stać się światowej klasy analitykiem finansowym., Aby kontynuować swoją karierę, przydatne będą dodatkowe zasoby poniżej:

• Współczynnik Determinacjiefektywność determinacji współczynnik determinacji (R2 lub R-kwadrat) jest miarą statystyczną w modelu regresji, która określa proporcję wariancji w zależnej
• niezależna zmienna zależna zmienna niezależna Lean to wejście, założenie lub sterownik, który jest zmieniany w celu oceny jego wpływu na zmienną zależną (wynik).,
• wartość Oczekiwanawartość Oczekiwanawartość Oczekiwanawartość oczekiwana (znana również jako EV, expectation, average lub mean value) jest długookresową średnią wartością zmiennych losowych. Wartość oczekiwana wskazuje również
• Statystyka nieparametryczna Statystyka nieparametryczna statystyka nieparametryczna jest metodą, która sprawia, że Wnioskowanie statystyczne bez względu na jakikolwiek podstawowy rozkład. Metoda pasuje do rozkładu normalnego