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統計的仮説のテストの段階

統計的仮説をテストする本質は、実際のデータに基づいて、理論上の仮定を確認または反証し、エラーおよびエラーを最小限に抑えます。まず、研究対象を統計的仮説の形で提示する。次に、可能性のあるエラーの分析とその結果を考慮して、その特性とテストおよび代替仮説が選択されます。許容値の範囲、臨界領域、および統計的基準の臨界値が確立される。統計的基準の実際の値が計算されます。基準の理論的および実用的な値が比較される。この仮説は、監査の結果に従って受理または却下される。

統計調査の分析

基準の1つに従って仮説をテストするとき第1の種類の誤り：帰無仮説の誤った拒否と代替仮説の受け入れの2つのミスが可能です。 2番目の種類のエラー：拒否の代わりに帰無仮説の誤った受け入れ。代替仮説の表現は異なる可能性がある。仮説の大きさからの偏差がより重要であるかどうかはすべてが左右される。これは、正または負のいずれかまたは両方になります。処方から、臨界領域の境界、ならびに許容可能な値の範囲が依存する。クリティカル領域は、学習パラメータが落ち込んで偏差につながる領域です。得られたデータが許容値の範囲内であれば、提示された仮説は実際のデータと矛盾するものではなく、拒否されない。計算されたパラメータの値がクリティカル領域に入ると、帰無仮説は実際のデータと矛盾し、結果として拒否されます。これらの領域は、クリティカル・ポイントまたはクリティカル領域の境界によって分けられます。境界は、代替仮説がどのように定式化されるかに応じて、両面または片面とすることができる。統計的基準は仮説が実際のデータにどのくらい進んでいるかを決定します。仮説を残すか、拒否する必要があります。統計的仮説を確認することにより、仮定仮説の精度についての最終決定を行うことが可能になる。