統計假設英文解釋翻譯、統計假設的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 statistical hypothesis

分詞翻譯：

統的英語翻譯：

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

計的英語翻譯：

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

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

統計假設（Statistical Hypothesis）是統計學中用于驗證數據分布或總體特征的核心概念，通常包含相互排斥的“原假設（Null Hypothesis）”和“備擇假設（Alternative Hypothesis）”兩種形式。其核心意義在于通過設定可量化檢驗的命題，為數據分析提供邏輯框架。

定義與分類

原假設（H₀）：默認成立的假設，例如“兩種藥物療效無顯著差異”。英文對應術語為Null Hypothesis，常見于《統計推斷基礎》等教材。
備擇假設（H₁）：與原假設對立，例如“藥物A療效優于藥物B”，對應英文Alternative Hypothesis，國際統計學會（ISI）将其定義為“研究者希望通過數據證實的命題”。

作用與驗證

統計假設需通過顯著性檢驗（如t檢驗、卡方檢驗）進行驗證，計算公式示例如下： $$ p = P(text{觀測結果}|H₀為真) $$ 當p值小于預設顯著性水平（如0.05）時拒絕原假設。這一流程在《數理統計學教程》中被描述為“基于概率的反證法”。

網絡擴展解釋

統計假設是統計學中用于檢驗數據特征或總體參數合理性的陳述，通常分為原假設（H₀）和備擇假設（H₁），是假設檢驗的核心基礎。

核心概念

原假設（H₀）
默認成立的假設，通常表述為“無效應”或“無差異”。例如：
- 藥物組與安慰劑組的治療效果相同（H₀: μ₁ = μ₂）
- 某硬币是公平的（H₀: p = 0.5）
備擇假設（H₁）
與原假設對立，表示研究者希望證實的結論。例如：
- 藥物效果優于安慰劑（H₁: μ₁ > μ₂）
- 硬币不公平（H₁: p ≠ 0.5）

類型

參數假設：涉及總體參數（如均值、方差）的假設，例如檢驗身高均值是否為170cm（H₀: μ = 170）。
非參數假設：不依賴特定分布，例如檢驗數據是否服從正态分布。
單側/雙側假設：備擇假設為“>”或“<”時為單側檢驗，為“≠”時為雙側檢驗。

應用步驟

根據研究問題設定H₀和H₁
選擇顯著性水平（如α=0.05）
計算檢驗統計量（如t值、z值）
通過p值或臨界值決定是否拒絕H₀

意義與誤區

意義：通過量化證據判斷假設合理性，避免主觀臆斷。
常見誤區：
- 将“不拒絕H₀”等同于“接受H₀”（實際表示證據不足）；
- 忽略實際顯著性（統計顯著≠實際效果大）。

示例

若檢驗新教學方法是否提高成績：

H₀: 新舊方法平均分相同（μ₁ = μ₂）
H₁: 新方法平均分更高（μ₁ > μ₂）
通過收集樣本數據計算檢驗統計量，若p值<α則拒絕H₀。

統計假設的正确設定直接影響研究結論的可靠性，需結合領域知識和數據特征謹慎選擇。