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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- 采样理论 sampling theory
统计代写| 假设检验作业代写Hypothesis testing代考|Critical Regions
In hypothesis tests, critical regions are ranges of the distributions where the values represent statistically significant results. Analysts define the size and location of the critical regions by specifying both the significance level (alpha) and whether the test is one-tailed or two-tailed.
Consider the following two facts:
- The significance level is the probability of rejecting a correct null hypothesis.
- The sampling distribution for a test statistic assumes that the null hypothesis is correct.
Consequently, to represent the critical regions on the distribution for a test statistic, you merely shade the appropriate percentage of the distribution. For the typical significance level of $0.05$, you shade $5 \%$ of the distribution.
统计代写|假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|Two-Tailed Tests
Two-tailed hypothesis tests are also known as nondirectional and twosided tests because you can test for effects in both directions. When you perform a two-tailed test, you split the significance level percentage between both tails of the distribution. In the example below, I use an alpha of $5 \%$ and the distribution has two shaded regions of $2.5 \%$ (2 * $2.5 \%=5 \%$.
When a test statistic falls in either critical region, your sample data are sufficiently incompatible with the null hypothesis that you can reject it for the population.
In a two-tailed test, the generic null and alternative hypotheses are the following:
- Null: The effect equals zero.
- Alternative: The effect does not equal zero.
The specifics of the effect depend on the type of test you perform because you might be assessing means, proportions, or rates.
统计代写|假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|One-Tailed Tests
One-tailed hypothesis tests are also known as directional and onesided tests because you can test for effects in only one direction. When you perform a one-tailed test, the entire significance level percentage goes into the end of one tail of the distribution.
In the examples below, I use an alpha of $5 \%$. Each distribution has one shaded region of $5 \%$. When you perform a one-tailed analysis, you must determine whether the critical region is in the left tail or the right tail. The test can detect an effect only in the direction that has the critical region. It has absolutely no capacity to detect an effect in the other direction.
In a one-tailed test, you have two options for the null and alternative hypotheses, which corresponds to where you place the critical region.
You can choose either of the following sets of generic hypotheses:
- Null: The effect is less than or equal to zero.
- Alternative: The effect is greater than zero.
- Null: The effect is greater than or equal to zero.
统计代写|假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|When Can I Use One-Tailed Tests?
One-tailed hypothesis tests offer the promise of more statistical power compared to an equivalent two-tailed design. While there is some debate about when you can use a one-tailed test, the consensus among statisticians is that you should use two-tailed tests unless you have concrete reasons for using a one-tailed test.
In this section, I discuss when you should and should not use onetailed tests. I’ll cover the different schools of thought and offer my own opinion.
假设检验代写
统计代写| 假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|CRITICAL REGIONS
在假设检验中，临界区域是分布的范围，其中的值代表统计上显着的结果。分析师通过指定显着性水平来定义关键区域的大小和位置一种一世pH一种以及测试是单尾还是双尾。
考虑以下两个事实：
- 显着性水平是拒绝正确原假设的概率。
- 检验统计量的抽样分布假设原假设是正确的。
因此，要表示检验统计量分布上的关键区域，您只需对分布的适当百分比进行着色。对于典型显着性水平0.05，你遮遮掩掩5%的分布。
统计代写|假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|TWO-TAILED TESTS
双尾假设检验也称为非定向检验和双边检验，因为您可以检验两个方向的效应。当您执行双尾检验时，您将显着性水平百分比拆分到分布的两个尾部。在下面的示例中，我使用了 alpha5%并且分布有两个阴影区域2.5%(2 *2.5%=5%.
当检验统计量落在任一关键区域时，您的样本数据与原假设充分不相容，您可以将其拒绝为总体。
在双尾检验中，通用零假设和备择假设如下：
- 空：效果为零。
- 备选方案：效果不等于零。
效果的细节取决于您执行的测试类型，因为您可能正在评估均值、比例或比率。
统计代写|假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|ONE-TAILED TESTS
单尾假设检验也称为方向性检验和单向检验，因为您只能检验一个方向的效应。当您执行单尾检验时，整个显着性水平百分比进入分布的一个尾端。
在下面的示例中，我使用了 alpha5%. 每个分布都有一个阴影区域5%. 当您执行单尾分析时，您必须确定关键区域是在左尾还是右尾。该测试只能在具有临界区域的方向上检测到效果。它绝对没有能力检测到另一个方向的影响。
在单尾检验中，对于原假设和备择假设，您有两个选项，它们对应于您放置临界区域的位置。
您可以选择以下任一组通用假设：
- Null：效果小于或等于零。
- 备选方案：效果大于零。
- Null：效果大于或等于零。
统计代写|假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|WHEN CAN I USE ONE-TAILED TESTS?
与等效的双尾设计相比，单尾假设检验提供了更多统计功效的承诺。虽然关于何时可以使用单尾检验存在一些争论，但统计学家的共识是，除非您有使用单尾检验的具体原因，否则您应该使用双尾检验。
在本节中，我将讨论何时应该和不应该使用单尾测试。我将涵盖不同的思想流派并提供我自己的观点。
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。
