對立假設英文解釋翻譯、對立假設的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【機】 alternative hypothesis

分詞翻譯：

對立的英語翻譯：

oppose; set sth. against
【機】 opposition

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，對立假設（Alternative Hypothesis），通常用符號H₁ 或Hₐ 表示，是指在假設檢驗中，研究者希望收集證據予以支持的、與零假設（Null Hypothesis, H₀）相對立的陳述。它代表了在零假設被拒絕時，我們傾向于接受的結論。

漢英詞典角度的核心含義：

對立 (Duìlì)：指相互排斥、相反或對抗的狀态。在統計學語境下，指與零假設所陳述的情況相反或不同的可能性。
- 英文對應：Opposing, Contrary, Counter. (e.g., The alternative hypothesis presents an opposing view to the null hypothesis.)
假設 (Jiǎshè)：指基于一定事實或理論提出的有待檢驗的推測或命題。
- 英文對應：Hypothesis, Assumption, Supposition. (e.g., We formulate a research hypothesis which often becomes the alternative hypothesis.)
對立假設 (Duìlì Jiǎshè)：結合以上，指在假設檢驗框架下，那個與待檢驗的初始假設（零假設）相對立、相競争的假設。它陳述了研究者預期存在或想要證明的效果、差異或關系。
- 英文對應：Alternative Hypothesis. (e.g., If we reject the null hypothesis, we have statistical evidence in favor of the alternative hypothesis.)

統計學中的詳細解釋：

與零假設的關系：對立假設是零假設的直接對立面。假設檢驗的本質就是基于樣本數據，在零假設和對立假設之間做出抉擇。
- 零假設 (H₀)： 通常表示“無效果”、“無差異”、“無關聯”或“現狀”。例如：H₀: μ = μ₀ (總體均值等于某個特定值)。
- 對立假設 (H₁/Hₐ)： 表示“有效果”、“有差異”、“有關聯”或研究者想要證明的情況。根據研究問題，它可以是：
  - 雙側對立假設 (Two-sided/Tailed)： H₁: μ ≠ μ₀ (總體均值不等于特定值)。關注差異的方向不确定。
  - 單側對立假設 (One-sided/Tailed)：
    - 左側對立假設： H₁: μ < μ₀ (總體均值小于特定值)。
    - 右側對立假設： H₁: μ > μ₀ (總體均值大于特定值)。
檢驗的目标：假設檢驗的目的是尋找足夠的證據來拒絕零假設 (Reject H₀)。如果證據不足，則無法拒絕零假設 (Fail to Reject H₀)。需要注意的是，“無法拒絕零假設”并不等于“接受零假設”或“證明零假設為真”，隻是意味着在當前數據和顯著性水平下，沒有足夠的證據支持對立假設。
證據的體現：支持對立假設的證據體現在樣本數據計算出的檢驗統計量及其對應的p值上。如果p值小于預先設定的顯著性水平 (α，通常為0.05)，我們就有足夠的統計證據拒絕零假設，從而支持對立假設。
研究假設的體現：在科學研究中，研究者提出的研究問題或預期結果通常就表述為對立假設。例如，研究一種新藥是否比現有藥物更有效，其對立假設應為 H₁: μ_新藥 > μ_現有藥物。

權威來源參考：

《統計學》教材 (如賈俊平、何曉群、金勇進編著)：國内廣泛使用的統計學教材，對假設檢驗的基本概念，包括零假設和對立假設的定義、類型和檢驗過程有系統闡述。
國家統計局官網科普文章：國家統計局網站有時會發布統計知識科普文章，會涉及假設檢驗的基本概念解釋（可查找相關主題文章）。來源：中華人民共和國國家統計局。
Investopedia: Alternative Hypothesis: 提供清晰、标準的英文定義和解釋，強調其與Null Hypothesis的對立關系以及在假設檢驗中的作用。來源：Investopedia.
Khan Academy: Idea behind hypothesis testing: 通過易于理解的視頻和文章講解假設檢驗的基本思想，明确區分了Null和Alternative Hypothesis的角色。來源：可汗學院 (Khan Academy)。
NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods: 由美國國家标準與技術研究院維護的專業統計學手冊，提供嚴謹的定義和說明。來源：NIST/SEMATECH e-Handbook of Statistical Methods。

網絡擴展解釋

對立假設（Alternative Hypothesis）是統計學中假設檢驗的核心概念之一，與零假設（Null Hypothesis）共同構成檢驗的基礎。以下是詳細解釋：

1.基本定義

對立假設（記為 $H_1$ 或 $H_a$）是研究者希望通過數據驗證的假設，通常表示參數與零假設的差異或效應。當零假設被拒絕時，對立假設會被接受。

2.與零假設的關系

零假設（$H_0$）：默認的“無差異”假設，如 $H_0: theta = theta_0$。
對立假設（$H_1$）：與零假設對立，可能為 $theta eq theta_0$（雙側）、$theta > theta_0$（右單側）或 $theta < theta_0$（左單側）。

3.類型

根據研究目的，對立假設可分為：

雙側對立：關注參數與零值的雙向差異（如 $theta eq theta_0$），適用于探索性研究。
單側對立：僅關注參數向某一方向偏離（如 $theta > theta_0$ 或 $theta < theta_0$），適用于有明确方向預期的研究。

4.實際應用

在假設檢驗中，需通過統計方法（如p值、置信區間）判斷是否拒絕 $H_0$，從而支持 $H_1$。
例如，檢驗新藥是否有效時，$H_0$ 可能是“新藥無效”，而 $H_1$ 則為“新藥有效”（單側或雙側）。

5.注意事項

對立假設不直接驗證，而是通過否定 $H_0$ 間接支持。
需根據研究問題選擇單側或雙側形式，避免誤用導緻結論偏差。

對立假設是統計學中用于挑戰零假設的命題，其形式需與研究目标一緻。通過合理設計 $H_1$，研究者能更準确地驗證理論或現象中的差異與效應。