Cuatro pasos generales para la prueba de hipótesis

Los cuatro pasos generales de la prueba de hipótesis son los siguientes:

Contenido específico:

Determinar la hipótesis nula y la hipótesis alternativa: la hipótesis nula se refiere a la hipótesis Para ser probado, la hipótesis alternativa es el rechazo de la hipótesis nula. Determine el nivel de significancia: el nivel de significancia se refiere a la probabilidad de error permitida en una prueba de hipótesis.

Determinar la región de rechazo: La región de rechazo se refiere al rango de valores del estadístico de prueba. Si el valor del estadístico de prueba está dentro de este rango, se rechaza la hipótesis nula. Llegue a una conclusión: si la estadística de prueba calculada en función de los datos de la muestra está dentro de la región de rechazo, si está dentro de la región de rechazo, rechace la hipótesis nula; de lo contrario, acepte la hipótesis nula.

Introducción a la prueba de hipótesis:

La prueba de hipótesis, también conocida como prueba de hipótesis estadística, se utiliza para determinar si las diferencias entre muestras y muestras, y entre muestras y la población, son causadas por error de muestreo o métodos de inferencia estadística causados ​​por diferencias esenciales. La prueba de significancia es el método más utilizado en la prueba de hipótesis y también es la forma más básica de inferencia estadística.

El principio básico es formular primero una determinada hipótesis sobre las características de la población y luego inferir si la hipótesis debe rechazarse o aceptarse mediante inferencia estadística mediante investigación por muestreo. Los métodos de prueba de hipótesis más utilizados incluyen la prueba Z, la prueba t, la prueba de chi-cuadrado, la prueba F, etc.

Métodos de prueba y aplicaciones de la prueba de hipótesis:

1. Métodos de prueba

Prueba u y prueba t: la prueba t fue inventada por el estadístico británico Cosset en 1908. Se publicó bajo un seudónimo, por lo que también se le llama prueba t de Student. La prueba t utiliza la teoría de la distribución t para inferir la probabilidad de diferencias, determinando así si la diferencia entre dos medias poblacionales es estadísticamente significativa. Se utiliza principalmente para datos de medición con un tamaño de muestra pequeño, desviación estándar de población desconocida σ y normal. distribución.

Si el tamaño de la muestra es grande (como n>60), o el tamaño de la muestra es pequeño pero se conoce la desviación estándar general σ, se puede utilizar la prueba u (también conocida como prueba z). . Sin embargo, en el software estadístico, la prueba t se utiliza para el análisis estadístico independientemente del tamaño de la muestra.

2. Aplicación

En la detección por radar, el objetivo es la fuente de generación de hipótesis. Se pueden utilizar dos hipótesis: H1 y H0, que indican respectivamente la presencia (H1) y la no presencia. -existencia del objetivo (H0). Esta es una prueba de hipótesis binaria simple. El problema de la comunicación digital binaria es también una prueba de hipótesis simple. Si la hipótesis contiene parámetros objetivo desconocidos, es una prueba de hipótesis compuesta, y el problema de comunicación del elemento m también es una prueba de hipótesis compuesta.