假设检验英文解释翻译、假设检验的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 hypothesis test

分词翻译：

假设的英语翻译：

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

检验的英语翻译：

check up; examine; inspect; proof; prove
【计】 CH; checkout; V; verify; verify check; verifying
【化】 checking; examine
【医】 analysis; coroner's inquest; docimasia
【经】 inspection; monitoring; proof; test; verification; verify

专业解析

假设检验（Hypothesis Testing）的汉英词典释义

定义

假设检验是统计学中基于样本数据推断总体参数是否满足特定假设的方法。其核心是通过构造统计量，评估原假设（null hypothesis，$H_0$）与备择假设（alternative hypothesis，$H_1$）的成立概率，最终根据显著性水平决定是否拒绝$H_0$。

核心原理与步骤

提出假设
- 原假设（$H_0$）：默认成立的假设（如“两组数据无差异”）。
- 备择假设（$H_1$）：与原假设对立的结论（如“两组数据存在显著差异”）。
选择检验统计量
根据数据类型（连续/离散）和分布特征，选用$t$统计量、$z$统计量或$chi$统计量等。例如：

$$ t = frac{bar{x} - mu_0}{s / sqrt{n}} $$ 其中$bar{x}$为样本均值，$mu_0$为假设的总体均值，$s$为样本标准差，$n$为样本量。
确定显著性水平（$alpha$）
设定阈值（通常$alpha=0.05$），表示拒绝$H_0$时允许的最大错误概率（I类错误）。
计算$p$值并决策
- 若$p leq alpha$，拒绝$H_0$，接受$H_1$；
- 若$p > alpha$，不拒绝$H_0$。

应用场景与术语对照

中文术语	英文术语	说明
第一类错误	Type I Error	错误拒绝真$H_0$的概率（$alpha$）
第二类错误	Type II Error	错误接受假$H_0$的概率（$beta$）
检验功效	Statistical Power	正确拒绝$H_0$的概率（$1-beta$）
置信区间	Confidence Interval	参数估计的可靠性范围

权威参考文献

统计学经典教材
- Rice, J. A. (2006). Mathematical Statistics and Data Analysis（第3版）. Cengage Learning. 详细阐述假设检验的数学基础与案例。
方法论指南
- NIST/SEMATECH (2021). e-Handbook of Statistical Methods. 美国国家标准与技术研究院（NIST）提供的假设检验流程规范。
学术百科
- “Hypothesis Testing”. Encyclopedia of Mathematics. 欧洲数学学会（EMS）对检验逻辑的严谨定义。

注：实际应用中需结合数据分布与实验设计选择检验方法（如$t$检验、ANOVA、卡方检验等），避免误用模型导致结论偏差。

网络扩展解释

假设检验是统计学中用于判断样本数据是否支持某个假设的推断方法，其核心是通过概率分析验证研究假设的合理性。以下是关键要点：

一、基本概念

原假设（H₀）
默认成立的假设，通常表示「无差异」或「无效」，例如「两种药物疗效相同」。
备择假设（H₁）
与原假设对立的假设，表示「存在差异」或「有效」，例如「药物A疗效优于药物B」。

二、核心步骤

设定假设
明确H₀和H₁，例如H₀: μ=μ₀（总体均值等于某值），H₁: μ≠μ₀（双尾检验）或μ>μ₀（单尾检验）。
选择检验统计量
根据数据类型和样本量选用Z值、T值、卡方值等，例如小样本用T检验公式：
$$T = frac{bar{X} - mu_0}{s/sqrt{n}}$$
确定显著性水平（α）
通常取α=0.05，表示接受5%的误拒H₀风险（第一类错误）。
计算p值或临界值
p值代表在H₀成立时，观测到当前或更极端数据的概率。若p≤α，则拒绝H₀。

三、常见类型

检验类型	适用场景	示例
Z检验	大样本（n≥30）均值检验	比较班级平均分与全校均值
T检验	小样本均值检验	新药与安慰剂疗效对比
卡方检验	分类变量独立性或拟合优度检验	性别与投票倾向的关联性
F检验	多组方差齐性检验	三种教学方法效果差异分析

四、注意事项

两类错误
- 第一类错误（α错误）：错误拒绝真H₀（假阳性）。
- 第二类错误（β错误）：错误接受假H₀（假阴性）。
结果解释
「拒绝H₀」仅表明数据不支持原假设，而非证明H₁绝对成立。
样本量影响
大样本可能使微小差异具有统计显著性，需结合实际意义判断。

假设检验广泛应用于科学研究、质量控制等领域，但需结合效应量、置信区间等指标全面分析结果。