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|How 1-Sample t-Tests Calculate t-Values
1-sample t-tests compare your sample mean to a null hypothesis value. We used a 1-sample t-test in the energy cost example to compare the sample mean of $330.6$ to the null hypothesis value of 260 .
1-sample t-tests take all your sample data and reduce it down to a single t-value. The equation for t-values in 1-sample t-tests is below:
$$
t=\frac{\bar{X}-\mu_{0}}{s / \sqrt{n}}
$$
This equation is a ratio, and a common analogy is the signal-to-noise ratio. The numerator is the signal in your sample data, and the denominator is the noise. Let’s see how t-tests work by comparing the signal to the noise! I’ll walk you through this equation by looking at the numerator and then the denominator.
The Signal – The Size of the Sample Effect
In the signal-to-noise analogy, the numerator of the ratio is the signal. The effect that is present in the sample is the signal. It’s a simple calculation. In a 1-sample t-test, the sample effect is the sample mean minus the value of the null hypothesis. That’s the top part of the equation.
For example, if the sample mean is 20 and the null value is 5 , the sample effect size is 15 . We’re calling this the signal because this sample estimate is our best estimate of the population effect.
The calculation for the signal portion of t-values is such that when the sample effect equals zero, the numerator equals zero, which in turn means the t-value itself equals zero. The estimated sample effect ( signal) equals zero when there is no difference between the sample mean and the null hypothesis value. For example, if the sample mean is 5 and the null value is 5 , the signal equals zero $(5-5=0)$.
The size of the signal increases when the difference between the sample mean and null value increases. The difference can be either negative or positive, depending on whether the sample mean is greater than or less than the value associated with the null hypothesis.
统计代写| 假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|How Two-Sample T-tests Calculate T-Values
Use the 2-sample t-test when you want to analyze the difference between the means of two independent samples. This procedure reduces all your data to a single t-value in a process similar to the 1sample t-test. The signal-to-noise analogy still applies.
Here’s the equation for the t-value in a 2-sample t-test.
$$
t=\frac{\bar{X}{1}-\bar{X}{2}}{s}
$$
The equation is still a ratio, and the numerator still represents the signal. For a 2-sample t-test, the signal, or effect, is the difference between the two sample means. This calculation is straightforward. If the first sample mean is 20 and the second mean is 15 , the effect is 5 .
Typically, the null hypothesis states that there is no difference between the two samples. In the equation, if both groups have the same mean, the numerator, and the ratio as a whole, equals zero. Larger differences between the sample means produce stronger signals.
The denominator again represents the noise for a 2-sample t-test. However, you can use two different values depending on whether you assume that the variation in both groups are equal. Most statistical software let you choose which value to use.
Regardless of the denominator value you use, the 2-sample t-test works by determining how distinguishable the signal is from the noise. To ascertain that the difference between means is statistically significant, you need a high positive or negative t-value.
Here’s what we’ve learned about the t-values for the 1-sample t-test, paired t-test, and 2-sample t-test:
- Each test reduces your sample data down to a single t-value based on the ratio of the effect size to the variability in your sample.
- A t-value of zero indicates that your sample results match the null hypothesis precisely.
- Larger absolute t-values represent stronger signals, or effects, that stand out more from the noise.
For example, a t-value of 2 indicates that the signal is twice the magnitude of the noise.
假设检验代写
统计代写| 假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|HOW 1-SAMPLE T-TESTS CALCULATE T-VALUES
1 样本 t 检验将样本均值与原假设值进行比较。我们在能源成本示例中使用 1 样本 t 检验来比较330.6到 260 的原假设值。
1 样本 t 检验获取所有样本数据并将其缩减为单个 t 值。1 样本 t 检验中的 t 值方程如下：
吨=X¯−μ0s/n
这个方程是一个比率，一个常见的类比是信噪比。分子是样本数据中的信号，分母是噪声。让我们通过比较信号和噪声来看看 t 检验是如何工作的！我将通过查看分子和分母来引导您完成这个等式。
信号——样本效应的大小
在信噪比的类比中，比率的分子是信号。样本中存在的效果就是信号。这是一个简单的计算。在 1 样本 t 检验中，样本效应是样本均值减去原假设的值。这是等式的顶部。
例如，如果样本均值为 20 且空值为 5 ，则样本效应大小为 15 。我们称其为信号，因为此样本估计是我们对总体效应的最佳估计。
t 值的信号部分的计算是这样的，当样本效应等于 0 时，分子等于 0，这反过来意味着 t 值本身等于 0。估计的样本效应s一世Gn一种一世当样本均值和原假设值之间没有差异时，它等于 0。例如，如果样本均值为 5 且空值为 5 ，则信号为零(5−5=0).
当样本均值和空值之间的差异增加时，信号的大小会增加。差异可以是负数也可以是正数，这取决于样本均值是大于还是小于与原假设关联的值。
统计代写| 假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|HOW TWO-SAMPLE T-TESTS CALCULATE T-VALUES
如果要分析两个独立样本的均值之间的差异，请使用 2 样本 t 检验。此过程在类似于 1sample t 检验的过程中将所有数据简化为单个 t 值。信噪比的类比仍然适用。
这是 2 样本 t 检验中 t 值的方程。
$$
t=\frac{\bar{X} {1}-\bar{X} {2}}{s}
$$
方程仍然是一个比率，分子仍然代表信号。对于 2 样本 t 检验，信号或效应是两个样本均值之间的差异。这个计算很简单。如果第一个样本均值为 20，第二个均值为 15，则效果为 5。
通常，原假设表明两个样本之间没有差异。在等式中，如果两组的均值相同，则分子和比率整体为零。样本平均值之间的较大差异会产生更强的信号。
分母再次代表 2 样本 t 检验的噪声。但是，您可以使用两个不同的值，具体取决于您是否假设两个组中的变异相等。大多数统计软件都允许您选择使用哪个值。
无论您使用何种分母值，2 样本 t 检验通过确定信号与噪声的可区分程度来起作用。要确定均值之间的差异在统计上显着，您需要较高的正或负 t 值。
以下是我们对 1 样本 t 检验、配对 t 检验和 2 样本 t 检验的 t 值的了解：
- 每个检验都会根据效应大小与样本变异性的比率将样本数据减少到单个 t 值。
- t 值为零表示您的样本结果与原假设精确匹配。
- 更大的绝对 t 值代表更强的信号或效应，它们更能从噪声中脱颖而出。
例如，t 值为 2 表示信号是噪声幅度的两倍。
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。
