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零假设检验

(Null Hypothesis Testing)是统计学中一种常用的假设检验方法,用于判断样本数据是否支持某个假设。在零假设检验中,我们首先提出一个原假设(null hypothesis),然后收集样本数据,通过计算样本数据的统计量,判断是否拒绝原假设。

原假设通常表示为H0,它是我们要进行检验的假设,通常是一种无关或无差异的假设。而备择假设(alternative hypothesis)通常表示为H1或Ha,它是我们希望证明的假设,通常是一种有关或有差异的假设。

零假设检验的步骤如下:

  1. 提出原假设(H0)和备择假设(H1)。
  2. 选择适当的统计检验方法和显著性水平(通常为0.05)。
  3. 收集样本数据,并计算样本数据的统计量。
  4. 根据选择的统计检验方法,计算出对应的p-value(p值)。
  5. 判断p值是否小于显著性水平,如果小于,则拒绝原假设,接受备择假设;如果大于,则无法拒绝原假设。
  6. 根据判断结果,得出结论。

零假设检验在实际应用中具有广泛的应用场景,例如:

  • 医学研究:用于判断某种治疗方法是否有效。
  • 市场调研:用于判断某种市场策略是否有效。
  • 工程质量控制:用于判断产品是否符合质量标准。
  • 金融风险评估:用于判断某种投资策略是否可行。

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