Quando se trata de estatísticas, utilizando hipóteses é importante. Ele permite aplicação no mundo real para os problemas. Usando informações de amostra de populações, as hipóteses são usados para ajudar com as decisões. Por exemplo, testes de hipóteses é frequentemente utilizado pelas empresas para garantir a rentabilidade nas operações. É importante para construir as hipóteses de uma forma que ajuda a obter a informação fornecida. Após a construção de uma hipótese válida, ela pode ser testada por análise estatística, o mais comum dos quais é um ou teste bicaudal.
Criar uma hipótese nula. A hipótese nula é melhor descrito como os resultados que não está abrangido pelo mecanismo que está a testar ou resultados coincidentes. Ele é designado por H0 (H sub 0). Normalmente a hipótese nula conterá a igualdade ou a falta de mudança evidente. Por exemplo, digamos que você tinha um carro no seu quintal da frente. O carro tinha sido sentado lá por mais de um ano e que queria saber se você deve tentar vendê-lo. Você não sabe se ele funciona, mas desde que ele ficou parado por um longo tempo, ela foi aceita que ela não foi executada. No entanto, a chave para se você vai vendê-lo depende se ele está operacional, uma vez que o mercado de carros mortos é pequena.
A hipótese nula é:
H0: O carro não funciona.
Encontrar uma hipótese alternativa. A hipótese alternativa é que você procurou testar. No nosso exemplo, a hipótese alternativa é que o carro não está operacional. Isto é expresso como
H1: O carro está operacional.
Após suas hipóteses têm sido construídos, realizar a análise estatística para encontrar a decisão adequada. A decisão é ou que você rejeitar a hipótese nula, ou você deixar de rejeitar a hipótese nula, uma vez que as conclusões são sempre em referência à hipótese nula.
dicas & avisos
- A condição atual dos elementos envolvidos, ou o estado de natureza, é algo que você não tem controle sobre. Tudo o que você pode controlar é as decisões tomadas como resultado do estado de natureza.
- Há 5 elementos necessários para qualquer teste estatístico:
- a hipótese nula;
- uma hipótese alternativa;
- a estatística de teste, ou o que é testado para ajudar a chegar à decisão;
- a rejeição / região crítica, ou a região sob a curva do sino, onde rejeitar a hipótese nula;
- ea conclusão, ou a decisão que foi tomada.
- Cuidado erros do tipo I e tipo II.
- Erros de Tipo I ocorre quando rejeitar uma hipótese nula correta.
- erros tipo II ocorre quando você deixar de rejeitar uma hipótese nula de que é errado.
- erros tipo I são considerados mais notório.
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