统计假设英文解释翻译、统计假设的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 statistical hypothesis

分词翻译：

统的英语翻译：

all; gather into one; interconnected system; together; tube-shaped part

计的英语翻译：

idea; plan; calculate; count; meter; stratagem
【医】 meter

假设的英语翻译：

suppose; hypothesis; if; in case of; on the assumption that
【化】 hypothesis
【经】 hypothesis

专业解析

统计假设（Statistical Hypothesis）是统计学中用于验证数据分布或总体特征的核心概念，通常包含相互排斥的“原假设（Null Hypothesis）”和“备择假设（Alternative Hypothesis）”两种形式。其核心意义在于通过设定可量化检验的命题，为数据分析提供逻辑框架。

定义与分类

原假设（H₀）：默认成立的假设，例如“两种药物疗效无显著差异”。英文对应术语为Null Hypothesis，常见于《统计推断基础》等教材。
备择假设（H₁）：与原假设对立，例如“药物A疗效优于药物B”，对应英文Alternative Hypothesis，国际统计学会（ISI）将其定义为“研究者希望通过数据证实的命题”。

作用与验证

统计假设需通过显著性检验（如t检验、卡方检验）进行验证，计算公式示例如下： $$ p = P(text{观测结果}|H₀为真) $$ 当p值小于预设显著性水平（如0.05）时拒绝原假设。这一流程在《数理统计学教程》中被描述为“基于概率的反证法”。

网络扩展解释

统计假设是统计学中用于检验数据特征或总体参数合理性的陈述，通常分为原假设（H₀）和备择假设（H₁），是假设检验的核心基础。

核心概念

原假设（H₀）
默认成立的假设，通常表述为“无效应”或“无差异”。例如：
- 药物组与安慰剂组的治疗效果相同（H₀: μ₁ = μ₂）
- 某硬币是公平的（H₀: p = 0.5）
备择假设（H₁）
与原假设对立，表示研究者希望证实的结论。例如：
- 药物效果优于安慰剂（H₁: μ₁ > μ₂）
- 硬币不公平（H₁: p ≠ 0.5）

类型

参数假设：涉及总体参数（如均值、方差）的假设，例如检验身高均值是否为170cm（H₀: μ = 170）。
非参数假设：不依赖特定分布，例如检验数据是否服从正态分布。
单侧/双侧假设：备择假设为“>”或“<”时为单侧检验，为“≠”时为双侧检验。

应用步骤

根据研究问题设定H₀和H₁
选择显著性水平（如α=0.05）
计算检验统计量（如t值、z值）
通过p值或临界值决定是否拒绝H₀

意义与误区

意义：通过量化证据判断假设合理性，避免主观臆断。
常见误区：
- 将“不拒绝H₀”等同于“接受H₀”（实际表示证据不足）；
- 忽略实际显著性（统计显著≠实际效果大）。

示例

若检验新教学方法是否提高成绩：

H₀: 新旧方法平均分相同（μ₁ = μ₂）
H₁: 新方法平均分更高（μ₁ > μ₂）
通过收集样本数据计算检验统计量，若p值<α则拒绝H₀。

统计假设的正确设定直接影响研究结论的可靠性，需结合领域知识和数据特征谨慎选择。