hypothesis testing是什么意思，hypothesis testing的意思翻译、用法、同义词、例句

常用词典

[数] 假设检验；假设测算

This, of course, isn't very effective hypothesis testing!

当然，这不是很有效的假设验证。

The Single hypothesis testing theory has been improved.

单个假设检验的理论已经较为完善。

Hypothesis testing to master the basic methods and techniques.

掌握假设检验的基本方法与技巧。

We mainly do some research on multiple hypothesis testing in this paper.

我们这篇文章主要研究了多重假设检验问题。

Only combination of CI and hypothesis testing can give a complete analysis.

只有把CI与假设检验结合、相互补充，才能作出完整的分析结论。

假设检验（hypothesis testing）是统计学中用于通过样本数据对总体参数或分布进行推断的核心方法。其本质是通过构建相互对立的两种假设（原假设$H_0$和备择假设$H_1$），利用概率理论判断观测结果是否具有统计显著性。

假设构建
原假设$H_0$通常表示"无效应"或"无差异"的默认状态，如$mu=0$；备择假设$H_1$则为研究者希望证实的命题，如$mu eq 0$。美国统计协会建议，假设应基于研究问题明确定义，避免数据驱动型假设。
检验统计量
根据数据类型选择Z检验、t检验或卡方检验等统计量。例如t检验统计量公式： $$ t = frac{bar{X} - mu_0}{s/sqrt{n}} $$ 其中$bar{X}$为样本均值，$mu_0$为假设均值，$s$为样本标准差。
显著性判断
通过p值与预设显著性水平$alpha$（通常取0.05）比较：若$p leq alpha$则拒绝$H_0$。需注意英国皇家统计学会强调，p值应结合置信区间共同解读，避免过度解读。

假设检验（hypothesis testing）是统计学中用于判断样本数据是否支持或反驳某一主张（即“假设”）的决策方法。以下是关键要点：

通过样本数据评估对总体参数的假设是否成立。其逻辑是：“在假设成立的前提下，观测到当前样本（或更极端情况）的概率有多小？”若概率极小，则推翻原假设。

提出假设
- 原假设（Null Hypothesis, H₀）：默认成立的陈述（如“药物无效”）。
- 备择假设（Alternative Hypothesis, H₁）：与原假设对立的结论（如“药物有效”）。
选择检验统计量
根据数据类型（均值、比例等）选用如Z值、T值、卡方值等。
确定显著性水平（α）
通常设为0.05或0.01，代表拒绝H₀的阈值风险。
计算p值
在H₀成立时，当前样本结果出现的概率。若p < α，则拒绝H₀。
结论
- 拒绝H₀ → 支持H₁
- 不拒绝H₀ → 证据不足，但不等同于“接受H₀”。

错误类型	定义	控制方法
第一类错误	H₀为真时错误拒绝H₀（假阳性）	降低显著性水平α
第二类错误	H₀为假时未拒绝H₀（假阴性）	增加样本量或提高检验力

假设检验需结合实际问题选择方法，并谨慎解释结果（如“统计显著”不一定等于“实际意义显著”）。建议通过案例实操加深理解。