Перевірка статистичних гіпотез – це процес, в ході якого аналітик або інший фахівець перевіряє припущення на основі параметра розподілу.
Перевірка гіпотез – це статистичний метод, який використовується для прийняття статистичних рішень з використанням експериментальних даних. При цьому методологія, що застосовується аналітиком, залежить від характеру даних і причин аналізу. Перевірка статистичних гіпотез використовується для оцінки правдоподібності гіпотези з використанням вибірки.
У статистичному аналізі ми повинні приймати рішення щодо гіпотези, які включають прийняття рішення про те, чи слід прийняти або відкинути нульову гіпотезу. Кожен тест при перевірці гіпотез дає значення значущості для конкретного тесту.
Нульова гіпотеза зазвичай являє собою гіпотезу про рівність параметрів даних; наприклад, нульова гіпотеза може стверджувати, що середня прибутковість повного розподілу дорівнює нулю.
Альтернативна гіпотеза фактично протилежна нульовій гіпотезі; наприклад, середня прибутковість по розподілу не дорівнює нулю.
Таким чином, вони унікальні, і істинним може бути тільки одна. При перевірці гіпотез, якщо значення критерію значущості перевищує заданий рівень значимості, ми приймаємо нульову гіпотезу. Якщо значення значущості менше заданого значення, то ми повинні відхилити нульову гіпотезу.
Наприклад, якщо ми хочемо побачити ступінь взаємозв’язку між двома ціновими розподілами і значимістю коефіцієнта кореляції більше, ніж заданий рівень значимості, то ми можемо прийняти нульову гіпотезу і зробити висновок, що взаємозв’язки між двома розподілами не було.
Нульова гіпотеза як правило розглядається протилежно припущенням. Чому ж не можна просто перевірити безпосередньо робочу гіпотезу? Справа в принципі фальсифікації Поппера. Карл Поппер виявив, що ми не можемо остаточно підтвердити гіпотезу, але можемо остаточно спростувати.
Це єдине твердження, що є логічним запереченням нульової гіпотези. H1 – зв’язок між ознаками є.
Визначити, чи збираються дані шляхом експериментального планування або спостереження.
На основі значення F критичного і F тест.
Графік 1. Імовірнісний розподіл
Де в області a відкидається гіпотеза.
У наступній статті ми виберемо дані, критерій, і продемонструємо на практиці тестування статистичних гіпотез за допомогою Python і CaseWare IDEA.
