Распутать проверку гипотез с подробным пошаговым руководством
Введение:
что такое проверка гипотез?
- Статистический тест, который дает свидетельство принятия или отклонения нулевой гипотезы с выборкой данных из условия, которое истинно для всей совокупности.
- Если нам нужно показать, что два распределения различны, мы доказываем от противного, предполагая, что оба распределения одинаковы, что является нашей нулевой гипотезой.
Пример:
Рассмотрим рост населения C1, C2 студентов из двух классов. Проблема состоит в том, чтобы доказать, что средние высоты C1 и C2 одинаковы.
Действия по проверке гипотез:
а) Выберите статистику теста:
- Статистика теста = разница в средних значениях генеральной совокупности.
Наблюдаемая разница в средних (uc1-uc2) = 30
- Статистика теста должна быть рассчитана с учетом данных.
б) Примите нулевую гипотезу (H0) и альтернативную гипотезу (H1)
- Нулевая гипотеза (H0) = Средние значения C1 и C2 не различаются.
- Альтернативная гипотеза (H1) = T вот разница в средних значениях C1 и C2.
c) Установите уровень значимости (альфа)
- Установите альфа-канал в соответствии с бизнес-требованиями, в данном случае скажем 0,15 (15%).
г) Рассчитайте P-значение с помощью теста повторной выборки и перестановки:
«p -значение - это вероятность получения результата статистики теста из выборки данных, при условии, что нулевая гипотеза верна».
- P-Value = P (Предполагается, что возникновение наблюдения | H0 верно)
- проверка повторной выборки и перестановки: поскольку нулевая гипотеза верна, предположение здесь, что C1 и C2 одинаковы.
C = C1 объединение C2
Образцы C1 'и C2' из C находят разницу в средних значениях из этих образцов U ’
- повторите этот эксперимент 1000 раз, сохраните {U’1, U’2, U’3 '……… .U’1000}
- Если в 900 раз среднее значение выборочных данных
- p-значение == 0,10
д) отклонить или принять нулевую гипотезу.
- p-значение (0,1) меньше 0,15 (значение значимости) Таким образом, мы получили доказательства для отклонения нулевой гипотезы, есть разница между средним ростом учеников двух аудиторий.
