替代假設英文解釋翻譯、替代假設的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【法】 alternative assumptions

分詞翻譯：

替代的英語翻譯：

substitute for; fill in; supersede; supply; instead
【醫】 vicariousness

假設的英語翻譯：

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

專業解析

在統計學中，替代假設（Alternative Hypothesis，記作$H_1$或$H_a$）是與零假設（Null Hypothesis，$H_0$）相對的核心概念，指研究者希望通過數據驗證的推測性主張。它通常表示變量之間存在顯著關聯、差異或效應，例如在藥物實驗中，替代假設可能是“新藥比現有藥物更有效”。

關鍵特征解析

方向性與形式
替代假設可分為單側（One-tailed）和雙側（Two-tailed）。單側假設如“實驗組均值大于對照組”（$H_1: mu_1 > mu_0$），雙側假設如“兩組均值不相等”（$H_1: mu_1 eq mu_0$），具體選擇取決于研究目标。
與零假設的關系
假設檢驗的本質是通過否定$H_0$來支持$H_1$，但兩者不能同時成立。例如，若零假設是“兩種教學方法效果無差異”，替代假設則為“兩種方法效果存在差異”（參考：統計學教材《Introductory Statistics》第9版）。
應用場景
替代假設廣泛應用于醫學研究（如疫苗有效性驗證）、社會科學（如政策幹預效果分析）及工程學（如産品質量改進實驗）。美國統計協會（ASA）指出，明确的$H_1$能提升實驗設計的嚴謹性。

學術參考

定義來源：劍橋大學統計學詞典将替代解釋為“與零假設互補的統計命題”。
應用指南：美國國家醫學圖書館（NLM）在臨床試驗規範中要求預先聲明替代假設以規避數據窺探偏差。

網絡擴展解釋

替代假設（Alternative Hypothesis）是統計學中假設檢驗的核心概念之一，與“原假設”（Null Hypothesis）相對。以下是詳細解釋：

定義
替代假設（記作 ( H_1 ) 或 ( H_a )）是研究者希望通過數據驗證的假設，通常表示某種效應、差異或關聯存在。例如，在藥物實驗中，替代假設可能是“新藥療效優于現有藥物”。
與原假設的關系
- 原假設（( H_0 )）代表默認狀态或無變化的假設（如“新藥與現有藥物效果無差異”）。
- 替代假設是對原假設的否定，需通過統計檢驗判斷是否有足夠證據支持它。
類型
- 單側（單尾）替代假設：指向某一方向（如“新藥效果更好”），用符號 ( > ) 或 ( < ) 表示。
- 雙側（雙尾）替代假設：僅斷言存在差異，不指定方向（如“新藥效果與現有藥物不同”），用符號 ( eq ) 表示。
作用
假設檢驗的目标是通過數據判斷是否拒絕原假設。若檢驗結果顯示原假設極不可能成立（如 p 值小于顯著性水平），則接受替代假設。
應用示例
例如，檢驗某教育方法是否提高學生成績：
- 原假設 ( H_0 )：平均分無變化（( mu = 75 )）。
- 替代假設 ( H_1 )：平均分提高（( mu > 75 )）。
  若檢驗結果顯著，則支持教育方法有效的結論。

總結來說，替代假設是研究中希望證實的理論方向，需通過統計方法驗證其合理性。