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|Interpreting Failures to Reject the Null
Accepting the null hypothesis would indicate that you’vi prorun an effect doesn’t exist. As you’ve seen, that’s not the case at all. You can’t prove a negative! Instead, the strength of your evidence falls short of being able to reject the null. Consequently, we fail to reject it.
Failing to reject the null indicates that our sample did not provide sufficient evidence to conclude that the effect exists. However, at the same time, that lack of evidence doesn’t prove that the effect does not exist. Capturing all that information leads to the convoluted wording! What are the possible interpretations of failing to reject the null hypothesis? Let’s work through them.
First, it is possible that the effect indeed doesn’t exist in the population, so your hypothesis test didn’t detect it in the sample. Makes sense, right? While that is one possibility, it doesn’t end there.
Another possibility is that the effect exists in the population, but the test didn’t detect it for a variety of reasons. These reasons include the following:
- The sample size was too small to detect the effect.
- The variability in the data was too high. The effect exists, but the noise in your data swamped the signal (effect).
- By chance, you collected a fluky sample. When dealing with random samples, chance always plays a role in the results. The luck of the draw might have caused your sample not to reflect an effect that exists in the population.
Notice how studies that collect a small amount of data or low-quality data are likely to miss an effect that exists? These studies had an inadequate ability to detect the effect. We certainly don’t want to take results from low-quality studies as proof that something doesn’t exist!
However, failing to detect an effect does not necessarily mean a study is low-quality. Random chance in the sampling process can work against even the best research projects!
统计代写| 假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|Using Confidence Intervals to Compare Means
We’re shifting gears to close this chapter. The previous sections showed you different ways to compare means using t-tests. This
section shows you one way NOT to compare two means that I’ve seen people use too often.
Analysts often compare the confidence intervals for two groups to determine whether the difference between two means is statistically significant. If those intervals overlap, they conclude that the difference between groups is not statistically significant. If there is no overlap, the difference is significant.
While this visual method of assessing the overlap is easy to perform, it regrettably reduces your ability to detect differences. Fortunately, there is a simple solution to this problem that allows you to perform a simple visual assessment and yet not diminish the power of your analysis.
I’ll start by showing you the problem in action and explain why it happens. Then, we’ll proceed to an easy alternative method that avoids this problem.
Determining whether confidence intervals overlap is an overly conservative approach for identifying significant differences between groups. It’s true that when confidence intervals don’t overlap, the difference between groups is statistically significant. However, when there is some overlap, the difference might still be significant.
Suppose you’re comparing the mean strength of products from two groups and graph the $95 \%$ confidence intervals for the group means, as shown below.
假设检验代写
统计代写| 假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|INTERPRETING FAILURES TO REJECT THE NULL
接受原假设将表明您证明不存在效果。如您所见，情况并非如此。你不能证明是负面的！相反，您的证据强度不足以拒绝无效。因此，我们无法拒绝它。
未能拒绝零表明我们的样本没有提供足够的证据来得出结论存在影响。然而，与此同时，缺乏证据并不能证明这种影响不存在。捕获所有这些信息会导致措辞复杂！未能拒绝零假设的可能解释是什么？让我们来解决它们。
首先，该效应可能确实不存在于总体中，因此您的假设检验未在样本中检测到它。有道理，对吧？虽然这是一种可能性，但它并没有就此结束。
另一种可能性是这种影响存在于人群中，但由于各种原因测试没有检测到它。这些原因包括：
- 样本量太小，无法检测到效果。
- 数据的可变性太高了。效果存在，但数据中的噪声淹没了信号和FF和C吨.
- 一个偶然的机会，你收集了一个侥幸的样本。在处理随机样本时，机会总是在结果中起作用。抽签的运气可能导致您的样本无法反映总体中存在的影响。
请注意收集少量数据或低质量数据的研究如何可能会错过存在的影响？这些研究没有足够的能力来检测这种影响。我们当然不想将低质量研究的结果作为不存在的证据！
但是，未能检测到效果并不一定意味着研究质量低下。即使是最好的研究项目，抽样过程中的随机机会也可能适用！
统计代写| 假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|USING CONFIDENCE INTERVALS TO COMPARE MEANS
我们正在换档以结束这一章。前面的部分向您展示了使用 t 检验比较均值的不同方法。这
部分向您展示了一种不比较两种方法的方法，我见过人们经常使用这种方法。
分析师经常比较两组的置信区间以确定两个均值之间的差异是否具有统计显着性。如果这些区间重叠，他们会得出结论，组之间的差异在统计上不显着。如果没有重叠，则差异很大。
虽然这种评估重叠的视觉方法很容易执行，但遗憾的是它会降低您检测差异的能力。幸运的是，这个问题有一个简单的解决方案，可以让您执行简单的视觉评估，而不会降低分析的能力。
我将首先向您展示实际存在的问题并解释它发生的原因。然后，我们将继续使用一种简单的替代方法来避免这个问题。
确定置信区间是否重叠是识别组间显着差异的一种过于保守的方法。确实，当置信区间不重叠时，组之间的差异具有统计学意义。但是，当有一些重叠时，差异可能仍然很大。
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。
