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原假设和备择假设新上映_原假设和备择假设是一个完备事件组(2024年12月抢先看)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

原假设和备择假设

432统计学第八章：假设检验详解假设检验是统计学中一个非常重要的概念，它是对前几章内容的综合应用。简单来说，就是我们要验证我们计算出的均值是否真的有效。名词解释 𐟓‹ 假设检验：一种统计方法，用于判断样本数据是否支持原假设。原假设（H0）：我们想要拒绝的假设。备择假设（H1）：与原假设相对立的假设。第一类错误（Type I error）：错误地拒绝原假设。第二类错误（Type II error）：错误地接受原假设。显著性水平（𜉯𜚥ŽŸ假设被拒绝的概率。检验统计量：用于计算P值的统计量。 P值：观察到的数据与原假设不一致的概率。简答题 𐟤” 显著性水平š„含义是什么？显著性水平与P值有何关系？原假设和备择假设的地位有何差异？设置原假设应遵循哪些原则？为什么在决策时要避免使用“接受原假设H0”这样的措辞？以总体均值为例，说明双侧检验与单侧检验拒绝域的不同。什么是弃真错误和取伪错误？它们的概率有何联系与区别？假设检验的基本原理是什么？为什么要控制犯弃真错误的概率？小概率事件的原理及意义是什么？准确理解小概率原理应注意哪些要求？参数的区间估计和假设检验有何区别和联系？你对假设检验的理解和检验步骤是什么？在单个总体均值的假设检验中，检验统计量要根据总体是否服从正态分布、总体方差是否一致以及样本量的大小来确定，说明在不同情况下分别需要使用何种检验统计量。假设检验的P值是什么含义？用P值进行假设检验相对于传统方法的优点是什么？用P值作假设检验的步骤是什么？总结 𐟓 假设检验是统计学中一个非常实用的工具，它帮助我们判断样本数据是否支持某个假设。通过理解显著性水平、P值、原假设和备择假设等概念，我们可以更好地应用这一方法。在实际应用中，控制犯弃真错误的概率非常重要，以确保我们的结论是可靠的。

AB测试：如何科学评估产品优化效果？在互联网领域，产品优化是一个不断迭代的过程。无论是算法改进、UI改版还是页面功能模块的优化，都需要一种方法来评估哪种方案更优。AB测试正是这样一种强大的工具，它可以帮助我们评估实验效果、提升用户体验，并基于数据做出更明智的决策。 AB测试的数理统计原理 𐟓Š AB测试的核心是数理统计中的假设检验原理。假设检验通过构造对立假设——原假设和对立假设来进行。在实际操作中，我们从总体中随机抽取一部分具有代表性的样本，根据这些样本数据来估计总体的特性。通过比较样本数据与原假设的有效性，我们可以得出哪个方案更优，以及哪种改进带来了核心指标的显著提升。如何建立假设？ 𐟤” 在AB测试中，通常将不能轻易拒绝的结论作为原假设，也就是将更保守的策略作为原假设。例如，在医药实验中，如果新药没有经过大量实验验证，而旧药已经有一定的疗效，那么我们可能会设立原假设为“新药不比旧药好”，或者转化为指标来说明“新药的治愈率没有提升”。显著性水平 𐟓 由于假设检验有可能犯错，尤其是那种代价极大的错误，我们希望这种犯错的概率尽可能低。在医药实验中，如果新药并不比旧药好，但我们错误地认为新药更好并量产上市，后果可能是治愈率更低。因此，我们希望这种代价极大的犯错概率很低，通常取0.05(5%)或0.01(1%)来保证它是一个比较小的概率。这个概率叫做显著性水平，也可以理解为犯错率或离谱率。 P值 𐟓ˆ 要判断假设是否有效，可以使用P值来确定。P值表示在一个原假设成立的世界中，发生当前这种情况的概率。如果P值小到比设定的显著性水平（𜉨😨恥𐏯𜌩‚㤹ˆ我们就认为原假设不成立。总结 𐟓 AB测试是一种科学的对比实验方法，通过随机抽取样本并观察其表现来估计总体特性。它依赖于数理统计中的假设检验原理，通过设立对立假设并收集数据来得出实验结论。显著性水平和P值是评估实验结果有效性的关键指标。通过这些方法，我们可以更科学地评估产品优化效果，提升用户体验并做出更明智的决策。

英国硕士论文：5步搞定数据收集与分析 𐟎“ 许多同学在准备硕士论文时，选题往往耗费了大量时间，因为一个新颖的题目确实能为论文增色不少。然而，除了选题，数据收集和分析也是论文成功的关键。 𐟓Š 数据收集和分析是论文中技术难度最高的部分，但通过以下五个步骤，你可以更有效地进行数据收集和分析，从而得出准确的结论。 𐟔 第一步：明确假设和规划研究设计假设：将每个假设表述为原假设（null hypothesis）和备择假设（alternative hypothesis）。原假设通常与预测变量无关，而备择假设则是对关系的预测。研究设计：规划你的研究设计，确保数据收集和分析的顺利进行。 𐟓ˆ 第二步：收集数据选择样本：主要有两种方法——概率抽样和非概率抽样。创建采样程序：根据可用资源决定如何招募参与者。计算样本量：参考其他研究或统计数据来确定合适的样本量，既要保证样本的代表性，又要控制成本。 𐟓Š 第三步：描述和总结数据检查数据：通过组织频率分布表或条形图观察变量数据。计算集中趋势：关注众数（Mode）、中位数（Median）和平均数（Mean）这三个指标。计算可变性：关注范围（Range）、四分位数范围（Interquartile range）、标准差（Standard deviation）和方差（Variance）。 𐟔젧쬥››步：检验假设统计推断方法：常用的有两种——估计（Estimation）和假设检验（Hypothesis testing）。参数检验：包括比较检验（Comparison tests）、Z检验和T检验等。 𐟓Š 第五步：解释结果统计显著性：将P值与设定的显著性水平进行比较，确定结果是否具有显著性。效应量：即使结果有统计学意义，也不一定在实际应用中有实际意义。其他注意事项：决策错误、频率论和贝叶斯统计也是需要考虑的因素。 𐟓š 为了帮助大家更好地进行数据收集和分析，这里还提供了一本贝叶斯统计的入门书籍，供大家参考。希望留学的同学们都能充分利用这些资源，让你的硕士论文更加科学和准确！

假设检验：从“女士品茶”到方差分析上周刚辅导完同学A的假设检验部分，他的疑难点真是五花八门。这周我得开始准备方差分析和回归的内容了，时间过得真快！小故事——“女士品茶” 𐟍𕊊有个女士自称能分辨先倒茶还是先倒牛奶的区别，大家都不信。Fisher就倒了10杯奶茶让她尝，结果她全答对了。看起来她好像什么都没分辨出来，但答对的概率其实是0.5。于是，我们建立假设：原假设是p=0.5，备择假设是p≠0.5。根据样本信息，如果原假设成立，她全答对的概率是0.5^10，小于0.001。假设检验的原理 𐟧 假设检验的基本思想是：先对总体参数或总体分布做出某种假设，然后利用样本信息来检验这个假设是否成立。利用“小概率原理”，即小概率事件在一次试验中不可能发生。如果原假设成立，而一次试验中统计量落入拒绝域，这就是个小概率事件。如果这种情况真的发生，我们就有理由认为原假设不成立。两类错误的大小与哪些因素有关 ❓ 样本量：样本量越大，两类错误同时减小。样本量大了，检验当然更准确，犯错误的概率更小；同时，样本量增加，检验统计量的方差也更小，’Œš„区域同时减小。建立的假设：H0假设的和未知的真值越接近，两类错误同时增大。原假设和备择假设越接近，我们越难分辨对错，因此更容易犯错。显著性水平或者临界值：在其他因素不变时，两类错误呈现此消彼长的关系。在右单侧检验中，临界值右移，➥Š ‡少；在左单侧检验中，临界值右移，‡少➥Š 。假设检验和区间估计的关系 𐟓Š 区间估计和假设检验都是根据样本信息对总体参数进行推断，推断结果都有一定的可信度或风险。对于同一问题，两者使用同一统计量，可以相互转换。区间估计中的置信区间对应于假设检验中的接受域，置信区间以外的区域对应于拒绝域。显著性水平’Œ两类错误的关系 𐟎根据“控制犯第一类错误的原则”，检验中只控制犯第一类错误的大小不超过显著性水平€‚即当我们作出拒绝原假设接受备择假设的结论时，我们犯错误的概率不超过显著性水平€‚但这并不代表显著性水平越低越好，由于两类错误此消彼长，应该在研究者可以接受的犯第一类错误的范围内，选择较大的€𜩁🥅犯第二类错误的概率过大。希望这些总结能帮到你们！时间紧迫，我得赶紧去准备方差分析和回归的内容了。

𐟓Š 统计学小课堂：P值到底有多重要？𐟤” 在统计学的世界里，P值是一个经常被提及的概念。每当我们在学术文章中看到P<0.05，这就意味着某个因素被认为是显著的。但对于初学者来说，这可能有点令人困惑。今天，我们就来深入探讨一下P值到底是什么，以及它在统计中的作用。 𐟔 假设检验与P值假设检验是统计学中一个重要的概念。它要求我们首先提出一个原假设和一个备择假设。假设检验的目的是通过一组数据来验证原假设的有效性。如果原假设不成立，我们就会相信备择假设。那么，如何验证原假设是否有效呢？这里就涉及到了小概率原理。 𐟎𐏦悧Ž‡原理小概率原理是指那些发生概率很小的事件在一次试验中是不可能发生的。通常，我们认为小概率为5%。也就是说，在原假设成立的基础上，进行一次试验的结果一定不会落在拒绝域，即在一次试验中不会发生5%概率发生的事件。 𐟓Š P值的定义 P值是指在原假设成立的基础上，实际样本试验观测到的结果应该发生的概率。如果P值小于0.05，这意味着小概率事件发生了，这时我们应该拒绝原假设，接受备择假设。如果P值大于0.05，这意味着观测到的事件不是小概率事件，我们不能拒绝原假设，但也不代表着原假设是正确的。 𐟓ˆ P值与统计显著性 P值就是当原假设为真时，比所得到的样本观察结果更极端的结果出现的概率。它是用来判定假设检验结果的一个参数。当P值小于显著性水平—𖯼Œ我们认为拒绝原假设，接受备择假设。通过这些解释，希望你能对P值有一个更清晰的认识。下次看到P<0.05时，你就能明白这背后的统计学原理了！𐟓š

配对样本t检验全解析，一文搞定！配对样本t检验是一种用于检验两个配对样本数据均值是否存在显著性差异的统计方法。零假设是两个样本数据的均值不存在显著差异。 𐟌𐠦悥🵦ሤ𞋯𜚊配对样本t检验适用于来自两个总体的配对样本，用于推断两个总体均值是否存在显著差异。与独立样本t检验不同，配对样本的抽样不是相互独立的，而是相互关联的。 𐟓Š 前提条件：两组样本的样本数相同两组样本的观测值先后顺序一一对应 𐟓ˆ 原假设与备择假设：原假设：总体均值未发生显著变化备择假设：总体均值发生了显著变化 𐟓Š 结果解读：配对样本统计：相当于描述性分析，用于查看两次测量的均值。如果实验后成绩高于实验前，说明实验控制因素起到了提高成绩的作用。配对样本相关性：查看显著性结果，小于0.05即为相关，才可以进行配对t检验。配对样本检验：查看sig值，小于0.05即为具有显著性。以上就是配对样本t检验的相关概念、操作步骤和结果解读。希望这篇文章能帮助你更好地理解配对样本t检验，解决你的疑惑。

𐟎“西安交大考研攻略𐟓š 𐟑‹大家好，今天来分享一下我成功通过西安交通大学公卫考研学硕的经验吧！ 𐟓首先，我报考的是西安交通流统学硕，初试成绩还不错哦，其中专业课成绩更是达到了240+。 𐟓š对于专业课，我想说真题真的太重要了！西交716的历年真题能覆盖大部分知识点，所以一定要好好利用。而且，不仅要背重点，还要多看一些不常考的知识点，能多记一点是一点。 𐟓ˆ另外，统计学这个科目相对来说知识点较少，历年真题基本能覆盖全部名解和简答。但是，论述题就比较综合了，需要选择合适的统计学检验方法，并掌握每种方法的使用条件和原假设、备择假设的建立。 𐟒ꦀ𛤹‹，考研之路虽然艰难，但只要掌握了正确的方法和策略，就一定能成功上岸！加油吧，未来的研究生们！

𐟓Š 统计学知识体系概览 𐟓ˆ 𐟓š 统计学知识框架图 1️⃣ 概念与统计量 𐟓Š 统计量：如样本均值、样本方差等。次序统计量：如中位数、四分位数等。常用分布：卡方分布、t分布、F分布等。 2️⃣ 点估计与区间估计 𐟎‚𙤼𐨮᯼š利用样本数据估计总体参数。区间估计：给出总体参数的置信区间。评价估计量的标准：如无偏性、一致性等。 3️⃣ 假设检验与P值决策 𐟔 假设检验的基本问题：原假设与备择假设。 P值：用于判断假设是否成立。单侧检验与双侧检验：根据数据类型选择。 4️⃣ 正态分布与非正态分布 𐟓œ 正态分布：常见的连续型随机变量分布。非正态分布：如离散型随机变量分布。中心极限定理：解释正态分布的重要性。 5️⃣ 参数估计与假设检验 𐟧‚数估计：利用样本数据估计总体参数。假设检验：基于样本数据对总体参数进行检验。区间估计与假设检验的区别与联系。 6️⃣ 大样本与小样本分析 𐟓 大样本分析：样本量足够大时的方法。小样本分析：样本量较小时的处理方法。自由度与误差范围：影响参数估计的精确度。

𐟤”零假设(H0)与备择假设(H1)解析 𐟔 零假设（Null Hypothesis, H0），也被称为原假设，是一种假定总体参数未发生变化的假设。简单来说，就是认为暴露或干预与结果之间没有关联。 𐟆š 备择假设（Alternative Hypothesis, H1），则是对立假设，即假定总体参数已经发生变化。这意味着暴露或干预与结果之间确实存在某种关系。 𐟤” 那么，如何选择H0和H1呢？这通常取决于研究者希望收集证据来支持还是拒绝的预测。H0通常预测变量之间没有影响，而H1则陈述了研究者对影响的研究预测。 𐟒ᠦ€𛧚„来说，零假设和备择假设是统计假设检验中的两个重要概念，它们帮助研究者理解和评估数据之间的关系。在选择时，需要明确研究的目的和预期结果哦！

AB实验原理：假设检验详解今天我们来聊聊AB实验的原理，特别是假设检验的部分。假设检验本质上是一种反证法和小概率事件的应用。什么是小概率事件？小概率事件是指那些发生概率非常小的事件，几乎在一次试验中不可能发生。比如，你抛硬币，连续10次都是正面，这种情况在小概率事件中。假设检验是什么？假设检验的思路是先假设原假设为真，然后计算样本或观测值出现的概率。如果这个概率小于某个显著水平（通常是5%），那么说明小概率事件发生了，我们就会拒绝原假设。反之，如果概率大于显著水平，我们就不能拒绝原假设。如何假设？假设检验分为两部分：怎么假设和怎么检验。 Null hypothesis（原假设）：实验组和对照组的某个指标是相同的，差异为0。 Alternative hypothesis（备择假设）：这里有三种情况：实验组小于对照组（单尾检验）实验组大于对照组（单尾检验）实验组不等于对照组（AB实验通常用这种，双尾检验）检验方法 AB测试采用的是双样本检验，比较两组样本数据。具体方法有以下几种：不知道方差：用T检验知道方差，样本量大于30：用Z检验知道方差，样本量小于30：用T检验均值类指标一般用T检验，概率类指标一般用Z检验。假设检验结果假设检验的结果是根据样本数据推断的，可能会有误差。主要有两种错误： Type I error（假阳性）：事实上两组是相同的，但判断成两组有差异。 Type II error（假阴性）：事实上两组是不同的，但判断成两组一样。发生第一类错误的概率用alpha表示，也叫显著水平。显著水平通常设定为5%，因为统计学把小于5%的事件定义为小概率事件。总结假设检验是AB实验的核心部分，通过比较两组数据来得出结论。虽然结果可能存在误差，但在合理设置显著水平的情况下，可以有效地帮助我们做出决策。下期预告：P值到底是什么？以及在AB实验中出现的各类问题。希望这篇文章能帮你更好地理解AB实验的原理，明天见！𐟓š

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