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统计代写| 假设检验作业代写Hypothesis testing代考|T-Test Uses, Assumptions, and Analyses

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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  • 时间序列分析Time-Series Analysis
  • 马尔科夫过程 Markov process
  • 随机最优控制stochastic optimal control
  • 粒子滤波 Particle Filter
  • 采样理论 sampling theory
统计代写| 假设检验作业代写Hypothesis testing代考|T-Test Uses, Assumptions, and Analyses

统计代写| 假设检验作业代写Hypothesis testing代考|1-Sample t-Tests

Use a one-sample t-test to compare your sample mean to a hypothesized value for the population and to create a confidence interval of likely values for the population mean. Typically, researchers use a hypothesized value that is meaningful for their study, which forms the null hypothesis for the test.

Please note that with a 1-sample t-test, you don’t need to perform the hypothesis test. If you just want to understand the precision of the estimate, assess the confidence interval to identify the range of likely values. That information can be valuable even when you don’t have a reference or hypothesized value.

In the energy cost example, researchers compared the current year’s mean cost to last year’s mean cost. The researchers used the sample data for the current year and entered the previous year’s mean cost for the hypothesized value.
The 1-sample t-test has the following hypotheses:

  • Null: The population mean equals the hypothesized mean.
  • Alternative: The population mean does not equal the hypothesized mean.

If the p-value is less than your significance level (e.g., 0.05), you can reject the null hypothesis. The difference between the sample mean and the hypothesized mean is statistically significant. Your sample provides strong enough evidence to conclude that the population mean does not equal the hypothesized mean.

统计代写| 假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|2-Sample t-Tests

Use two-sample t-tests to compare the means of precisely two groups-no more and no less! The procedure also creates a confidence interval of the mean difference. Typically, you perform this test to determine whether two population means are different.

For example, do students who learn using Method A have a different mean score than those who learn using Method B

2-sample t-tests have the following hypotheses:

  • Null hypothesis: The means for the two populations are equal.
  • Alternative hypothesis: The means for the two populations are not equal.

If the p-value is less than your significance level (e.g., 0.05), you can reject the null hypothesis. The difference between the two means is statistically significant. Your sample provides strong enough evidence to conclude that the two population means are not equal.
Assumptions
The assumptions for 2 -sample t-tests are similar to those for the 1sample version. I’ll focus on the differences below.

For reliable 2-sample t-test results, your data should satisfy the following assumptions:

  • You have a representative, random sample
  • Your data must be continuous
    However, there are several differences between the 1-sample and 2sample t-tests.

统计代写| 假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|Paired t-Tests

Use paired t-tests to assess dependent samples, which are two measurements on the same person or item.

Suppose you gather a random sample of people. You give them all a pretest, administer a treatment, and then perform a posttest. Each subject has a pretest and posttest score. Or, perhaps you have a sample of wood boards, and you paint half of each board with one paint and the other half with different paint. Then, you measure the paint durability for both types of paint on all the boards. Each board has two paint durability scores.

In both cases, you can use a paired t-test to determine whether the difference between the means of the two sets of scores is statistically significant.
Assumptions
For reliable paired t-test results, your data should satisfy the following assumptions:

  • You have a representative, random sample
  • Your sample contains independent observations
  • Your data must be continuous
  • Data should follow a normal distribution or have a sample size larger than $20 .$
统计代写| 假设检验作业代写Hypothesis testing代考|T-Test Uses, Assumptions, and Analysesork

假设检验代写

统计代写| 假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|1-SAMPLE T-TESTS

使用单样本 t 检验将样本均值与总体的假设值进行比较,并为总体均值创建可能值的置信区间。通常,研究人员使用对他们的研究有意义的假设值,这形成了检验的零假设。

请注意,使用 1 样本 t 检验,您不需要执行假设检验。如果您只想了解估计的精度,请评估置信区间以确定可能值的范围。即使您没有参考或假设价值,这些信息也可能很有价值。

在能源成本示例中,研究人员将当年的平均成本与去年的平均成本进行了比较。研究人员使用当年的样本数据,并输入上一年的平均成本作为假设值。
1 样本 t 检验具有以下假设:

  • Null:总体均值等于假设均值。
  • 备选方案:总体均值不等于假设均值。

如果 p 值小于您的显着性水平和.G.,0.05,你可以拒绝原假设。样本均值与假设均值之间的差异具有统计显着性。您的样本提供了足够有力的证据来得出总体均值不等于假设均值的结论。

统计代写| 假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|2-SAMPLE T-TESTS

使用双样本 t 检验精确比较两组的均值——不多也不少!该过程还创建了平均差的置信区间。通常,您执行此检验以确定两个总体均值是否不同。

例如,使用方法 A 学习的学生与使用方法 B 学习的学生的平均分数是否不同

2 样本 t 检验具有以下假设:

  • 零假设:两个总体的均值相等。
  • 备择假设:两个总体的均值不相等。

如果 p 值小于您的显着性水平和.G.,0.05,你可以拒绝原假设。两种方法之间的差异具有统计学意义。您的样本提供了足够有力的证据来得出两个总体均值不相等的结论。
假设
2 样本 t 检验的假设与 1 样本版本的假设相似。我将重点介绍以下差异。

对于可靠的 2 样本 t 检验结果,您的数据应满足以下假设:

  • 你有一个有代表性的随机样本
  • 您的数据必须是连续
    的但是,1 样本和 2 样本 t 检验之间存在一些差异。

统计代写| 假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|PAIRED T-TESTS

使用配对 t 检验来评估相关样本,这是对同一个人或项目的两次测量。

假设您收集了一个随机样本。你给他们所有的前测,进行治疗,然后进行后测。每个科目都有一个前测和后测分数。或者,也许你有一个木板样品,你在每块木板的一半上涂上一种油漆,另一半上涂上不同的油漆。然后,您测量所有板上这两种油漆的油漆耐久性。每块板都有两个油漆耐久性分数。

在这两种情况下,您都可以使用配对 t 检验来确定两组分数的均值之间的差异是否具有统计显着性。
假设
对于可靠的配对 t 检验结果,您的数据应满足以下假设:

  • 你有一个有代表性的随机样本
  • 您的样本包含独立的观察结果
  • 您的数据必须是连续的
  • 数据应服从正态分布或样本量大于20.

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。

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