统计 - 假设检验

2018-12-28 10:08 更新

统计假设是关于人口的假设,其可能是或可能不是真实的。 假设检验是统计学家用来接受或拒绝统计假设的一组正式程序。 统计假设有两种类型:

  • 空假设,$ {H_0} $ - 表示机会基础的假设。

  • 替代假设,$ {H_a} $ - 表示受一些非随机原因影响的观察的假设。

例子

假设我们想检查一枚硬币是否公平和平衡。 零假设可能说,半翻转将是尾部的头部和半部分,而备选假设可能说,头部和尾部翻转可能非常不同。

$ H_0: P = 0.5 \\[7pt] H_a: P \ne 0.5 $

例如,如果我们翻转硬币50次,其中40头和10尾结果。 使用结果,我们需要拒绝零假设,并将根据证据得出结论,硬币可能不公平和平衡。

假设检验

在统计学家使用正式过程之后,基于样本数据确定是否拒绝零假设。 这个过程称为假设检验,包括以下四个步骤:

  1. 说明假设 - 此步骤涉及说明null和替代假设。 这些假设应该以这样的方式表述,即它们是相互排斥的。 如果一个为真,则其他必须为假。

  2. 制定分析计划 - 分析计划描述如何使用样本数据来评估零假设。 评估过程围绕单个测试统计。

  3. 分析样本数据 - 查找分析计划中显示的检验统计量的值(使用平均值,比例,t统计量,z分数等属性)。

  4. 解释结果 - 应用分析计划中陈述的决定。 如果基于零假设,检验统计量的值非常不可能,则拒绝零假设。


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