Нулевая гипотеза - История изменений

Patarakin в 18:19, 8 января 2026

2026-01-08T18:19:42Z

← Предыдущая версия		Версия от 21:19, 8 января 2026
Строка 2:		Строка 2:
	\|Description=Проверка статистических гипотез — это процесс оценки гипотез о популяции с помощью вероятностных выводов. Он начинается с нулевой гипотезы (H₀), которая обычно предполагает, что наблюдаемые эффекты являются результатом случайности. Например, при оценке эффективности нового лекарства нулевая гипотеза может гласить, что лекарство не оказывает влияния на результат. Нулевая гипотеза всегда сопровождается альтернативной гипотезой (H₁), которая является противоположной и представляет интерес для исследования, например, что лекарство оказывает влияние.		\|Description=Проверка статистических гипотез — это процесс оценки гипотез о популяции с помощью вероятностных выводов. Он начинается с нулевой гипотезы (H₀), которая обычно предполагает, что наблюдаемые эффекты являются результатом случайности. Например, при оценке эффективности нового лекарства нулевая гипотеза может гласить, что лекарство не оказывает влияния на результат. Нулевая гипотеза всегда сопровождается альтернативной гипотезой (H₁), которая является противоположной и представляет интерес для исследования, например, что лекарство оказывает влияние.
	\|Field_of_knowledge=Статистика		\|Field_of_knowledge=Статистика
			\|similar_concepts=Confidence Interval
			\|Environment=StatKey
	}}		}}
	# Предположение истинности нулевой гипотезы: Статистические тесты начинаются с предположения, что нулевая гипотеза верна.		# Предположение истинности нулевой гипотезы: Статистические тесты начинаются с предположения, что нулевая гипотеза верна.

Patarakin в 20:02, 10 апреля 2025

2025-04-10T20:02:30Z

← Предыдущая версия		Версия от 23:02, 10 апреля 2025
Строка 7:		Строка 7:
	# Расчет p-значения: Это вероятность получить статистику теста столь же экстремальную или более экстремальную, чем наблюдаемая, предполагая истинность нулевой гипотезы.		# Расчет p-значения: Это вероятность получить статистику теста столь же экстремальную или более экстремальную, чем наблюдаемая, предполагая истинность нулевой гипотезы.
	# Сравнение с уровнем значимости: Обычно выбирается уровень значимости (α), обычно 0.05. Если p-значение меньше α, нулевая гипотеза отвергается.		# Сравнение с уровнем значимости: Обычно выбирается уровень значимости (α), обычно 0.05. Если p-значение меньше α, нулевая гипотеза отвергается.

			<syntaxhighlight lang="R">
			ttest_one <- t.test(Frequency.Total ~ 1, data = all_combined, mu = 600)
			ttest_one
			</syntaxhighlight>



			One Sample t-test

			data: Frequency.Total
			t = 3.4511, df = 129, p-value = 0.0007553
			alternative hypothesis: true mean is not equal to 600
			95 percent confidence interval:
			657.8530 813.3163
			sample estimates:
			mean of x
			735.5846

Patarakin: Новая страница: «{{Понятие |Description=Проверка статистических гипотез — это процесс оценки гипотез о популяции с помощью вероятностных выводов. Он начинается с нулевой гипотезы (H₀), которая обычно предполагает, что наблюдаемые эффекты являются результатом случайности. Н...»

2025-04-10T19:55:25Z

Новая страница: «{{Понятие |Description=Проверка статистических гипотез — это процесс оценки гипотез о популяции с помощью вероятностных выводов. Он начинается с нулевой гипотезы (H₀), которая обычно предполагает, что наблюдаемые эффекты являются результатом случайности. Н...»

Новая страница

{{Понятие
|Description=Проверка статистических гипотез — это процесс оценки гипотез о популяции с помощью вероятностных выводов. Он начинается с нулевой гипотезы (H₀), которая обычно предполагает, что наблюдаемые эффекты являются результатом случайности. Например, при оценке эффективности нового лекарства нулевая гипотеза может гласить, что лекарство не оказывает влияния на результат. Нулевая гипотеза всегда сопровождается альтернативной гипотезой (H₁), которая является противоположной и представляет интерес для исследования, например, что лекарство оказывает влияние.
|Field_of_knowledge=Статистика
}}
# Предположение истинности нулевой гипотезы: Статистические тесты начинаются с предположения, что нулевая гипотеза верна.
# Расчет статистики теста: Используется для измерения того, насколько наблюдаемые данные отклоняются от сценария нулевой гипотезы.
# Расчет p-значения: Это вероятность получить статистику теста столь же экстремальную или более экстремальную, чем наблюдаемая, предполагая истинность нулевой гипотезы.
# Сравнение с уровнем значимости: Обычно выбирается уровень значимости (α), обычно 0.05. Если p-значение меньше α, нулевая гипотеза отвергается.