如果你也在 怎样代写假设检验Hypothesis这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。假设检验Hypothesis是假设检验是统计学中的一种行为，分析者据此检验有关人口参数的假设。分析师采用的方法取决于所用数据的性质和分析的原因。假设检验是通过使用样本数据来评估假设的合理性。
统计假设检验是一种统计推断方法，用于决定手头的数据是否充分支持某一特定假设。
空白假设的早期选择
Paul Meehl认为，无效假设的选择在认识论上的重要性基本上没有得到承认。当无效假设是由理论预测的，一个更精确的实验将是对基础理论的更严格的检验。当无效假设默认为 “无差异 “或 “无影响 “时，一个更精确的实验是对促使进行实验的理论的一个较不严厉的检验。
1778年：皮埃尔-拉普拉斯比较了欧洲多个城市的男孩和女孩的出生率。他说 “很自然地得出结论，这些可能性几乎处于相同的比例”。因此，拉普拉斯的无效假设是，鉴于 “传统智慧”，男孩和女孩的出生率应该是相等的 。
1900: 卡尔-皮尔逊开发了卡方检验，以确定 “给定形式的频率曲线是否能有效地描述从特定人群中抽取的样本”。因此，无效假设是，一个群体是由理论预测的某种分布来描述的。他以韦尔登掷骰子数据中5和6的数量为例 。
1904: 卡尔-皮尔逊提出了 “或然性 “的概念，以确定结果是否独立于某个特定的分类因素。这里的无效假设是默认两件事情是不相关的（例如，疤痕的形成和天花的死亡率）。[16] 这种情况下的无效假设不再是理论或传统智慧的预测，而是导致费雪和其他人否定使用 “反概率 “的冷漠原则。
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统计代写| 假设检验作业代写Hypothesis testing代考|Precision of the Estimate
Confidence intervals include the point estimate for the sample with a margin of error around the point estimate. The point estimate is the most likely value of the parameter and equals the sample value. The margin of error accounts for the amount of doubt involved in estimating the population parameter. The more variability there is in the sample data, the less precise the estimate, which causes the margin of error to extend further out from the point estimate. Confidence intervals help you navigate the uncertainty of how well a sample estimates a value for an entire population.
With this in mind, confidence intervals can help you compare the precision of different estimates. Suppose two studies estimate the same mean of 10. It appears like they obtained the same results. However, using $95 \%$ confidence intervals, we see that one interval is [5 15$]$ while the other is $\left[\begin{array}{ll}9 & 11\end{array}\right]$. The latter confidence interval is narrower, which suggests that it is a more precise estimate.
统计代写| 假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|Graphical Representation
Let’s delve into how confidence intervals incorporate the margin of error. Like the previous sections, I’ll use the same sampling distribution that showed us how hypothesis tests work.
There are two critical differences between the sampling distribution graphs for significance levels and confidence intervals. The significance level chart centers on the null value, and we shade the outside $5 \%$ of the distribution. Conversely, the confidence interval graph centers on the sample mean, and we shade the center $95 \%$ of the distribution.The shaded range of sample means [267 392$]$ covers $95 \%$ of pling distribution. This range is the $95 \%$ confidence interv sample data.
We don’t really know whether our sample mean is near the population mean. However, we know that the sample mean is an unbiased estimate of the population mean. An unbiased estimate is one that doesn’t tend to be too high or too low. It’s correct on average. Confidence intervals are correct on average because they use sample estimates that are correct on average. Given what we know, the sample mean is the most likely value for the population mean.
Given the sampling distribution, it would not be unusual for other random samples drawn from the same population to have means that fall within the shaded area. In other words, given that we did obtain the sample mean of $330.6$, it would not be surprising to get other sample means within the shaded range.
If these other sample means would not be unusual, then we must conclude that these other values are also likely candidates for the population mean. There is inherent uncertainty when you use sample data to make inferences about an entire population. Confidence intervals help you gauge the amount of uncertainty in your sample estimates.
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If you want to determine whether your test results are statistically significant, you can use either p-values with significance levels or confidence intervals. These two approaches always agree.
The relationship between the confidence level and the significance level for a hypothesis test is as follows:
Confidence level $=1$ – Significance level (alpha)
For example, if your significance level is $0.05$, the equivalent confidence level is $95 \%$.
Both of the following conditions represent a hypothesis test with statistically significant results:
- The p-value is smaller than the significance level.
- The confidence interval excludes the null hypothesis value.
Further, it is always true that when the p-value is less than your significance level, the interval excludes the value of the null hypothesis.
In the fuel cost example, our hypothesis test results are statistically significant because the p-value $(0.03112)$ is less than the significance level (0.05). Likewise, the 95\% confidence interval $\left[\begin{array}{ll}267 & 394\end{array}\right]$ excludes the null hypothesis value (260). Using either method, we draw the same conclusion.
假设检验代写
统计代写| 假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|PRECISION OF THE ESTIMATE
置信区间包括样本的点估计，在点估计周围有一个误差范围。点估计是参数的最可能值并且等于样本值。误差幅度说明了估计总体参数时所涉及的怀疑程度。样本数据中的可变性越大，估计的精确度就越低，这会导致误差范围从点估计延伸得更远。置信区间可帮助您了解样本估计整个总体值的不确定性。
考虑到这一点，置信区间可以帮助您比较不同估计的精度。假设两项研究估计相同的平均值 10。看起来他们获得了相同的结果。但是，使用95%置信区间，我们看到一个区间是515$在H一世一世和吨H和○吨H和r一世s\剩下\begin{array}{ll}9 & 11\end{array}\right\begin{array}{ll}9 & 11\end{array}\right美元。后者的置信区间更窄，这表明它是一个更精确的估计。
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让我们深入研究置信区间如何包含误差范围。与前面的部分一样，我将使用向我们展示假设检验如何工作的相同抽样分布。
显着性水平和置信区间的抽样分布图之间存在两个关键差异。显着性水平图以空值为中心，我们在外面涂上阴影5%的分布。反之，置信区间图以样本均值为中心，我们对中心进行阴影处理95%的分布。样本均值的阴影范围267392$C○v和rs95 \%○Fp一世一世nGd一世s吨r一世b你吨一世○n.吨H一世sr一种nG和一世s吨H和95 \%$ 置信区间样本数据。
我们真的不知道我们的样本均值是否接近总体均值。但是，我们知道样本均值是总体均值的无偏估计。无偏估计是不会太高或太低的估计。平均来说是正确的。置信区间平均是正确的，因为它们使用平均正确的样本估计。鉴于我们所知道的，样本均值是总体均值的最可能值。
鉴于抽样分布，从同一总体中抽取的其他随机样本的均值落在阴影区域内并不罕见。换句话说，假设我们确实获得了330.6，在阴影范围内获得其他样本均值也就不足为奇了。
如果这些其他样本均值不异常，那么我们必须得出结论，这些其他值也可能是总体均值的候选值。当您使用样本数据对整个人口进行推断时，存在固有的不确定性。置信区间可帮助您衡量样本估计中的不确定性。
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如果要确定检验结果是否具有统计显着性，可以使用具有显着性水平的 p 值或置信区间。这两种方法总是一致的。
假设检验的置信水平和显着性水平之间的关系如下：
置信水平=1– 显着性水平一种一世pH一种
例如，如果您的显着性水平是0.05，等效置信水平为95%.
以下两个条件都代表具有统计显着性结果的假设检验：
- p 值小于显着性水平。
- 置信区间不包括原假设值。
此外，当 p 值小于显着性水平时，区间会排除原假设的值，这始终是正确的。
在燃料成本示例中，我们的假设检验结果具有统计显着性，因为 p 值(0.03112)小于显着性水平0.05. 同样，95% 置信区间[267394]排除原假设值260. 使用任何一种方法，我们都会得出相同的结论。
统计代写| 假设检验作业代写Hypothesis testing代考|Population Parameters vs. Sample Statistics 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
统计代考
统计是汉语中的“统计”原有合计或汇总计算的意思。 英语中的“统计”（Statistics）一词来源于拉丁语status，是指各种现象的状态或状况。
数论代考
数论（number theory ），是纯粹数学的分支之一，主要研究整数的性质。 整数可以是方程式的解（丢番图方程）。 有些解析函数（像黎曼ζ函数）中包括了一些整数、质数的性质，透过这些函数也可以了解一些数论的问题。 透过数论也可以建立实数和有理数之间的关系，并且用有理数来逼近实数（丢番图逼近）
数值分析代考
数值分析(Numerical Analysis)，又名“计算方法”，是研究分析用计算机求解数学计算问题的数值计算方法及其理论的学科。 它以数字计算机求解数学问题的理论和方法为研究对象，为计算数学的主体部分。
随机过程代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其取值随着偶然因素的影响而改变。 例如，某商店在从时间t0到时间tK这段时间内接待顾客的人数，就是依赖于时间t的一组随机变量，即随机过程
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。