假設檢驗英文解釋翻譯、假設檢驗的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【化】 hypothesis test

分詞翻譯：

假設的英語翻譯：

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

檢驗的英語翻譯：

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

專業解析

假設檢驗（Hypothesis Testing）的漢英詞典釋義

定義

假設檢驗是統計學中基于樣本數據推斷總體參數是否滿足特定假設的方法。其核心是通過構造統計量，評估原假設（null hypothesis，$H_0$）與備擇假設（alternative hypothesis，$H_1$）的成立概率，最終根據顯著性水平決定是否拒絕$H_0$。

核心原理與步驟

提出假設
- 原假設（$H_0$）：默認成立的假設（如“兩組數據無差異”）。
- 備擇假設（$H_1$）：與原假設對立的結論（如“兩組數據存在顯著差異”）。
選擇檢驗統計量
根據數據類型（連續/離散）和分布特征，選用$t$統計量、$z$統計量或$chi$統計量等。例如：

$$ t = frac{bar{x} - mu_0}{s / sqrt{n}} $$ 其中$bar{x}$為樣本均值，$mu_0$為假設的總體均值，$s$為樣本标準差，$n$為樣本量。
确定顯著性水平（$alpha$）
設定阈值（通常$alpha=0.05$），表示拒絕$H_0$時允許的最大錯誤概率（I類錯誤）。
計算$p$值并決策
- 若$p leq alpha$，拒絕$H_0$，接受$H_1$；
- 若$p > alpha$，不拒絕$H_0$。

應用場景與術語對照

中文術語	英文術語	說明
第一類錯誤	Type I Error	錯誤拒絕真$H_0$的概率（$alpha$）
第二類錯誤	Type II Error	錯誤接受假$H_0$的概率（$beta$）
檢驗功效	Statistical Power	正确拒絕$H_0$的概率（$1-beta$）
置信區間	Confidence Interval	參數估計的可靠性範圍

權威參考文獻

統計學經典教材
- Rice, J. A. (2006). Mathematical Statistics and Data Analysis（第3版）. Cengage Learning. 詳細闡述假設檢驗的數學基礎與案例。
方法論指南
- NIST/SEMATECH (2021). e-Handbook of Statistical Methods. 美國國家标準與技術研究院（NIST）提供的假設檢驗流程規範。
學術百科
- “Hypothesis Testing”. Encyclopedia of Mathematics. 歐洲數學學會（EMS）對檢驗邏輯的嚴謹定義。

注：實際應用中需結合數據分布與實驗設計選擇檢驗方法（如$t$檢驗、ANOVA、卡方檢驗等），避免誤用模型導緻結論偏差。

網絡擴展解釋

假設檢驗是統計學中用于判斷樣本數據是否支持某個假設的推斷方法，其核心是通過概率分析驗證研究假設的合理性。以下是關鍵要點：

一、基本概念

原假設（H₀）
默認成立的假設，通常表示「無差異」或「無效」，例如「兩種藥物療效相同」。
備擇假設（H₁）
與原假設對立的假設，表示「存在差異」或「有效」，例如「藥物A療效優于藥物B」。

二、核心步驟

設定假設
明确H₀和H₁，例如H₀: μ=μ₀（總體均值等于某值），H₁: μ≠μ₀（雙尾檢驗）或μ>μ₀（單尾檢驗）。
選擇檢驗統計量
根據數據類型和樣本量選用Z值、T值、卡方值等，例如小樣本用T檢驗公式：
$$T = frac{bar{X} - mu_0}{s/sqrt{n}}$$
确定顯著性水平（α）
通常取α=0.05，表示接受5%的誤拒H₀風險（第一類錯誤）。
計算p值或臨界值
p值代表在H₀成立時，觀測到當前或更極端數據的概率。若p≤α，則拒絕H₀。

三、常見類型

檢驗類型	適用場景	示例
Z檢驗	大樣本（n≥30）均值檢驗	比較班級平均分與全校均值
T檢驗	小樣本均值檢驗	新藥與安慰劑療效對比
卡方檢驗	分類變量獨立性或拟合優度檢驗	性别與投票傾向的關聯性
F檢驗	多組方差齊性檢驗	三種教學方法效果差異分析

四、注意事項

兩類錯誤
- 第一類錯誤（α錯誤）：錯誤拒絕真H₀（假陽性）。
- 第二類錯誤（β錯誤）：錯誤接受假H₀（假陰性）。
結果解釋
「拒絕H₀」僅表明數據不支持原假設，而非證明H₁絕對成立。
樣本量影響
大樣本可能使微小差異具有統計顯著性，需結合實際意義判斷。

假設檢驗廣泛應用于科學研究、質量控制等領域，但需結合效應量、置信區間等指标全面分析結果。