| dbo:abstract
|
- A statisztikai hipotézis, amelyet néha megerősítő adatanalízisnek is neveznek, olyan hipotézis, amely ellenőrizhető egy olyan folyamat megfigyelése alapján, amelyet véletlenszerű változók halmaza modellez. Általában két statisztikai adatkészletet hasonlítanak össze vagy a mintavétellel kapott adatkészletet összehasonlítják az idealizált modell szintetikus adatkészletével. A két adatkészlet közötti statisztikai kapcsolatra hipotézist javaslunk és ezt összehasonlítjuk az idealizált nullhipotézis alternatívájával, amely szerint a két adatkészlet között nincs kapcsolat. Az összehasonlítást tekintjük, ha az adathalmazok közötti kapcsolat a nullhipotézis valószínűtlen megvalósulása lenne, egy küszöb valószínűség alapján. A hipotézis vizsgálatokat arra használjuk, hogy meghatározzuk, hogy egy vizsgálatnak milyen eredményei vezetnének a nullhipotézis elutasításához egy előre meghatározott szignifikanciaszintnél. A nullhipotézis és az alternatív hipotézis megkülönböztetését két hibatípus segíti elő. Az első típusú hiba akkor fordul elő, ha a nullhipotézist tévesen elutasítják. A második típusú hiba akkor fordul elő, ha a nullhipotézist tévesen nem utasítják el. (A két típust nevezzük.) A statisztikai szignifikancián alapuló hipotézis vizsgálat a konfidenciaintervallumok kifejezésének másik módja. Más szavakkal, minden szignifikancián alapuló hipotézisvizsgálat konfidenciaintervallumon keresztül nyerhető, és minden konfidenciaintervallum leírható egy szignifikancia alapú hipotézisvizsgálaton keresztül. A szignifikancia-alapú hipotézis vizsgálat a statisztikai hipotézis vizsgálatnak a leggyakoribb esete. A statisztikai hipotézis vizsgálatnak egy másik esete az, amikor határozunk meg mindegyik hipotézishez, majd technikákat használunk, hogy kiválasszuk a legmegfelelőbb modellt. A leggyakoribb modellválasztási technikák az vagy a alapulnak. (hu)
- A statisztikai hipotézis, amelyet néha megerősítő adatanalízisnek is neveznek, olyan hipotézis, amely ellenőrizhető egy olyan folyamat megfigyelése alapján, amelyet véletlenszerű változók halmaza modellez. Általában két statisztikai adatkészletet hasonlítanak össze vagy a mintavétellel kapott adatkészletet összehasonlítják az idealizált modell szintetikus adatkészletével. A két adatkészlet közötti statisztikai kapcsolatra hipotézist javaslunk és ezt összehasonlítjuk az idealizált nullhipotézis alternatívájával, amely szerint a két adatkészlet között nincs kapcsolat. Az összehasonlítást tekintjük, ha az adathalmazok közötti kapcsolat a nullhipotézis valószínűtlen megvalósulása lenne, egy küszöb valószínűség alapján. A hipotézis vizsgálatokat arra használjuk, hogy meghatározzuk, hogy egy vizsgálatnak milyen eredményei vezetnének a nullhipotézis elutasításához egy előre meghatározott szignifikanciaszintnél. A nullhipotézis és az alternatív hipotézis megkülönböztetését két hibatípus segíti elő. Az első típusú hiba akkor fordul elő, ha a nullhipotézist tévesen elutasítják. A második típusú hiba akkor fordul elő, ha a nullhipotézist tévesen nem utasítják el. (A két típust nevezzük.) A statisztikai szignifikancián alapuló hipotézis vizsgálat a konfidenciaintervallumok kifejezésének másik módja. Más szavakkal, minden szignifikancián alapuló hipotézisvizsgálat konfidenciaintervallumon keresztül nyerhető, és minden konfidenciaintervallum leírható egy szignifikancia alapú hipotézisvizsgálaton keresztül. A szignifikancia-alapú hipotézis vizsgálat a statisztikai hipotézis vizsgálatnak a leggyakoribb esete. A statisztikai hipotézis vizsgálatnak egy másik esete az, amikor határozunk meg mindegyik hipotézishez, majd technikákat használunk, hogy kiválasszuk a legmegfelelőbb modellt. A leggyakoribb modellválasztási technikák az vagy a alapulnak. (hu)
|
