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|Post Hoc Tests and the Statistical Power Tradeoff
Post hoc tests are great for controlling the family-wise error rate. Many texts would stop at this point. However, a tradeoff occurs behind the scenes. You need to be aware of it because you might be able to manage it effectively. The tradeoff is the following:
Post hoc tests control the experiment-wise error rate by reducing the statistical power of the comparisons.
Here’s how that works and what it means for your study.
To obtain the family error rate you specify, post hoc procedures must lower the significance level for all individual comparisons. For example, to end up with a family error rate of $5 \%$ for a set of contrasts, the procedure uses an even lower individual significance level.
As the number of comparisons increases, the post hoc analysis must lower the individual significance level even further. For our six comparisons, Tukey’s method uses an individual significance level of approximately $0.011$ to produce the family-wise error rate of $0.05$. If our ANOVA required more comparisons, it would be even lower.
What’s the problem with using a lower individual significance level? Recall the discussion about error rates in chapter 5. Lower significance levels correspond to lower statistical power. If a difference between group means actually exists in the population, a study with lower power is less likely to detect it. You might miss important findings!
Avoiding this power reduction is why many studies use an individual significance level of $0.05$ rather than $0.01$. Unfortunately, with just four groups, our example post hoc test is forced to use the lower significance level.
统计代写|假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|Dunnett’s Compares Treatments to a Control
If your study has a control group and several treatment groups, you might need to compare the treatment groups only to the control group.
Use Dunnett’s method when the following are true:
- Before the study, you know which group (control) you want to compare to all the other groups (treatments).
- You don’t need to compare the treatment groups to each other.
Let’s use Dunnett’s method with our example one-way ANOVA, but we’ll tweak the scenario slightly. Suppose we currently use Material A. We performed this experiment to compare the alternative materials (B, C, and D) to it. Material A will be our control group, while the other three are the treatments.
假设检验代写
统计代写| 假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|POST HOC TESTS AND THE STATISTICAL POWER TRADEOFF
事后测试非常适合控制家庭错误率。许多文本将在这一点上停止。然而，在幕后进行权衡。您需要意识到它，因为您可能能够有效地管理它。权衡如下：
事后测试通过降低比较的统计功效来控制实验错误率。
以下是它的工作原理以及它对您的学习意味着什么。
要获得您指定的族错误率，事后程序必须降低所有单独比较的显着性水平。例如，以家庭错误率结束5%对于一组对比，该过程使用更低的个体显着性水平。
随着比较次数的增加，事后分析必须进一步降低个体显着性水平。对于我们的六次比较，Tukey 方法使用的个体显着性水平约为0.011产生的家庭错误率0.05. 如果我们的 ANOVA 需要更多比较，它会更低。
使用较低的个体显着性水平有什么问题？回想第 5 章中关于错误率的讨论。较低的显着性水平对应于较低的统计功效。如果总体中确实存在组均值之间的差异，则功效较低的研究不太可能检测到它。您可能会错过重要的发现！
避免这种功率降低是许多研究使用个体显着性水平的原因0.05而不是0.01. 不幸的是，只有四个组，我们的示例事后检验被迫使用较低的显着性水平。
统计代写|假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|DUNNETT’S COMPARES TREATMENTS TO A CONTROL
如果您的研究有一个对照组和几个治疗组，您可能需要仅将治疗组与对照组进行比较。
当满足以下条件时，使用 Dunnett 方法：
- 学习前，你知道哪个组C○n吨r○一世您想与所有其他组进行比较吨r和一种吨米和n吨s.
- 您无需将治疗组相互比较。
让我们将 Dunnett 方法与我们的示例单向 ANOVA 一起使用，但我们将稍微调整场景。假设我们目前使用材料 A。我们进行了这个实验来比较替代材料乙,C,一种ndD给它。材料 A 将是我们的对照组，而其他三个是治疗组。
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。