对立假设英文解释翻译、对立假设的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【机】 alternative hypothesis

分词翻译：

对立的英语翻译：

oppose; set sth. against
【机】 opposition

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

在统计学中，对立假设（Alternative Hypothesis），通常用符号H₁ 或Hₐ 表示，是指在假设检验中，研究者希望收集证据予以支持的、与零假设（Null Hypothesis, H₀）相对立的陈述。它代表了在零假设被拒绝时，我们倾向于接受的结论。

汉英词典角度的核心含义：

对立 (Duìlì)：指相互排斥、相反或对抗的状态。在统计学语境下，指与零假设所陈述的情况相反或不同的可能性。
- 英文对应：Opposing, Contrary, Counter. (e.g., The alternative hypothesis presents an opposing view to the null hypothesis.)
假设 (Jiǎshè)：指基于一定事实或理论提出的有待检验的推测或命题。
- 英文对应：Hypothesis, Assumption, Supposition. (e.g., We formulate a research hypothesis which often becomes the alternative hypothesis.)
对立假设 (Duìlì Jiǎshè)：结合以上，指在假设检验框架下，那个与待检验的初始假设（零假设）相对立、相竞争的假设。它陈述了研究者预期存在或想要证明的效果、差异或关系。
- 英文对应：Alternative Hypothesis. (e.g., If we reject the null hypothesis, we have statistical evidence in favor of the alternative hypothesis.)

统计学中的详细解释：

与零假设的关系：对立假设是零假设的直接对立面。假设检验的本质就是基于样本数据，在零假设和对立假设之间做出抉择。
- 零假设 (H₀)： 通常表示“无效果”、“无差异”、“无关联”或“现状”。例如：H₀: μ = μ₀ (总体均值等于某个特定值)。
- 对立假设 (H₁/Hₐ)： 表示“有效果”、“有差异”、“有关联”或研究者想要证明的情况。根据研究问题，它可以是：
  - 双侧对立假设 (Two-sided/Tailed)： H₁: μ ≠ μ₀ (总体均值不等于特定值)。关注差异的方向不确定。
  - 单侧对立假设 (One-sided/Tailed)：
    - 左侧对立假设： H₁: μ < μ₀ (总体均值小于特定值)。
    - 右侧对立假设： H₁: μ > μ₀ (总体均值大于特定值)。
检验的目标：假设检验的目的是寻找足够的证据来拒绝零假设 (Reject H₀)。如果证据不足，则无法拒绝零假设 (Fail to Reject H₀)。需要注意的是，“无法拒绝零假设”并不等于“接受零假设”或“证明零假设为真”，只是意味着在当前数据和显著性水平下，没有足够的证据支持对立假设。
证据的体现：支持对立假设的证据体现在样本数据计算出的检验统计量及其对应的p值上。如果p值小于预先设定的显著性水平 (α，通常为0.05)，我们就有足够的统计证据拒绝零假设，从而支持对立假设。
研究假设的体现：在科学研究中，研究者提出的研究问题或预期结果通常就表述为对立假设。例如，研究一种新药是否比现有药物更有效，其对立假设应为 H₁: μ_新药 > μ_现有药物。

权威来源参考：

《统计学》教材 (如贾俊平、何晓群、金勇进编著)：国内广泛使用的统计学教材，对假设检验的基本概念，包括零假设和对立假设的定义、类型和检验过程有系统阐述。
国家统计局官网科普文章：国家统计局网站有时会发布统计知识科普文章，会涉及假设检验的基本概念解释（可查找相关主题文章）。来源：中华人民共和国国家统计局。
Investopedia: Alternative Hypothesis: 提供清晰、标准的英文定义和解释，强调其与Null Hypothesis的对立关系以及在假设检验中的作用。来源：Investopedia.
Khan Academy: Idea behind hypothesis testing: 通过易于理解的视频和文章讲解假设检验的基本思想，明确区分了Null和Alternative Hypothesis的角色。来源：可汗学院 (Khan Academy)。
NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods: 由美国国家标准与技术研究院维护的专业统计学手册，提供严谨的定义和说明。来源：NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods。

网络扩展解释

对立假设（Alternative Hypothesis）是统计学中假设检验的核心概念之一，与零假设（Null Hypothesis）共同构成检验的基础。以下是详细解释：

1.基本定义

对立假设（记为 $H_1$ 或 $H_a$）是研究者希望通过数据验证的假设，通常表示参数与零假设的差异或效应。当零假设被拒绝时，对立假设会被接受。

2.与零假设的关系

零假设（$H_0$）：默认的“无差异”假设，如 $H_0: theta = theta_0$。
对立假设（$H_1$）：与零假设对立，可能为 $theta eq theta_0$（双侧）、$theta > theta_0$（右单侧）或 $theta < theta_0$（左单侧）。

3.类型

根据研究目的，对立假设可分为：

双侧对立：关注参数与零值的双向差异（如 $theta eq theta_0$），适用于探索性研究。
单侧对立：仅关注参数向某一方向偏离（如 $theta > theta_0$ 或 $theta < theta_0$），适用于有明确方向预期的研究。

4.实际应用

在假设检验中，需通过统计方法（如p值、置信区间）判断是否拒绝 $H_0$，从而支持 $H_1$。
例如，检验新药是否有效时，$H_0$ 可能是“新药无效”，而 $H_1$ 则为“新药有效”（单侧或双侧）。

5.注意事项

对立假设不直接验证，而是通过否定 $H_0$ 间接支持。
需根据研究问题选择单侧或双侧形式，避免误用导致结论偏差。

对立假设是统计学中用于挑战零假设的命题，其形式需与研究目标一致。通过合理设计 $H_1$，研究者能更准确地验证理论或现象中的差异与效应。