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仮説検定とは何ですか?

仮説検定は、アナリストは、人口のパラメータに関する仮説をテストすることにより、統計上の行為です。アナリストが採用した方法は、使用するデータの性質と解析のための理由に依存します。仮説検定は、より大きな集団からのサンプルデータに対して実行仮説の結果を推測するために使用されます。

どのように仮説検定ワークス

仮説検定では、アナリストは、帰無仮説を受け入れるか拒否することを目標に、統計的なサンプルをテストします。テストは、彼の主要な仮説が真であるか否かのアナリストに伝えます。それが真でない場合、アナリストはデータが真の仮説を明らかにするまで、プロセスを繰り返す、試験しようとする新しい仮説を定式化します。

統計アナリストが分析されている人口のランダムなサンプルを測定して検査することによって、仮説を検証します。帰無仮説と対立仮説:すべてのアナリストは、二つの異なる仮説をテストするために、ランダムな母集団のサンプルを使用しています。

帰無仮説は、アナリストが真であると信じている仮説です。アナリストは、代替仮説が真実であると信じる効果的に帰無仮説の反対をそれを作ります。このように、彼らは相互に排他的であり、一方だけが真であることができます。しかし、二つの仮説の一つは常にtrueになります。

重要ポイント

仮説のテストは、より大きなpopulation.Theテストからのサンプルデータに対して実行仮説の結果を推測するために使用される彼の主な仮説がtrue.Statisticalアナリストがいる人口のランダムなサンプルを測定して検査することによって、仮説を検証するか否かをアナリストに伝えます仮説検定の分析された。###実世界の例

例えば、人はペニーが頭の上に正確に着陸の50%のチャンスがあることをテストしたい場合は、帰無仮説はイエスないだろう、と対立仮説は、(それが頭に着陸しません)何だろう。数学的には、帰無仮説は、ホーように表現される:P = 0.5。対立仮説は「ハ」と表記し、帰無仮説と同じで、等号が打たスルーを除いて、それは同じ50%にないことを意味するだろう。

100コインのランダムサンプルは、コインフリッパーのランダムな母集団から取得され反転、そして、帰無仮説は、次にテストされます。 100のコインフリップは40頭と60尾のように分布していることが判明した場合、アナリストはペニーが頭の上に着陸の50%のチャンスを持っていないと、帰無仮説を棄却し、対立仮説を受け入れることを前提としています。その後、新しい仮説は、ペニーは、頭の上に着陸の40%のチャンスがある。この時間をテストしたことになります。

仮説検定の4つのステップ##

すべての仮説は、4段階のプロセスを使用してテストされています。

最初のステップは、唯一の次のステップは、データがevaluated.The第三のステップは、計画を実行することで、物理的であろう方法の概要を示し解析計画を策定することであるright.Theすることができるように、2つの仮説を述べるアナリストのためのものです第四の最後のステップは、結果を分析し、帰無仮説を受け入れるか、または拒否のいずれかにあるサンプルdata.Theを分析します。