hypothesis testing是什麼意思，hypothesis testing的意思翻譯、用法、同義詞、例句

常用詞典

[數] 假設檢驗；假設測算

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

當然，這不是很有效的假設驗證。

The Single hypothesis testing theory has been improved.

單個假設檢驗的理論已經較為完善。

Hypothesis testing to master the basic methods and techniques.

掌握假設檢驗的基本方法與技巧。

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

我們這篇文章主要研究了多重假設檢驗問題。

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

隻有把CI與假設檢驗結合、相互補充，才能作出完整的分析結論。

假設檢驗（hypothesis testing）是統計學中用于通過樣本數據對總體參數或分布進行推斷的核心方法。其本質是通過構建相互對立的兩種假設（原假設$H_0$和備擇假設$H_1$），利用概率理論判斷觀測結果是否具有統計顯著性。

假設構建
原假設$H_0$通常表示"無效應"或"無差異"的默認狀态，如$mu=0$；備擇假設$H_1$則為研究者希望證實的命題，如$mu eq 0$。美國統計協會建議，假設應基于研究問題明确定義，避免數據驅動型假設。
檢驗統計量
根據數據類型選擇Z檢驗、t檢驗或卡方檢驗等統計量。例如t檢驗統計量公式： $$ t = frac{bar{X} - mu_0}{s/sqrt{n}} $$ 其中$bar{X}$為樣本均值，$mu_0$為假設均值，$s$為樣本标準差。
顯著性判斷
通過p值與預設顯著性水平$alpha$（通常取0.05）比較：若$p leq alpha$則拒絕$H_0$。需注意英國皇家統計學會強調，p值應結合置信區間共同解讀，避免過度解讀。

假設檢驗（hypothesis testing）是統計學中用于判斷樣本數據是否支持或反駁某一主張（即“假設”）的決策方法。以下是關鍵要點：

通過樣本數據評估對總體參數的假設是否成立。其邏輯是：“在假設成立的前提下，觀測到當前樣本（或更極端情況）的概率有多小？”若概率極小，則推翻原假設。

提出假設
- 原假設（Null Hypothesis, H₀）：默認成立的陳述（如“藥物無效”）。
- 備擇假設（Alternative Hypothesis, H₁）：與原假設對立的結論（如“藥物有效”）。
選擇檢驗統計量
根據數據類型（均值、比例等）選用如Z值、T值、卡方值等。
确定顯著性水平（α）
通常設為0.05或0.01，代表拒絕H₀的阈值風險。
計算p值
在H₀成立時，當前樣本結果出現的概率。若p < α，則拒絕H₀。
結論
- 拒絕H₀ → 支持H₁
- 不拒絕H₀ → 證據不足，但不等同于“接受H₀”。

錯誤類型	定義	控制方法
第一類錯誤	H₀為真時錯誤拒絕H₀（假陽性）	降低顯著性水平α
第二類錯誤	H₀為假時未拒絕H₀（假陰性）	增加樣本量或提高檢驗力

假設檢驗需結合實際問題選擇方法，并謹慎解釋結果（如“統計顯著”不一定等于“實際意義顯著”）。建議通過案例實操加深理解。