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|It’s All About the Null Hypothesis
P-values are directly connected to the null hypothesis, as you hopefully remember from our discussion about sampling distributions for test statistics. So, we need to cover that first!
In all hypothesis tests, the researchers are testing an effect or relationship of some sort. The effect can be the effectiveness of a new vaccination, the durability of a new product, and so on. There is some benefit or difference that the researchers hope to identify.
However, it’s possible that there actually is no effect or no difference between the experimental groups. In statistics, we call this lack of an effect the null hypothesis. When you assess the results of a hypothesis test, you can think of the null hypothesis as the devil’s advocate position, or the position you take for the sake of argument.
To understand this idea, imagine a hypothetical study for medication that we know is entirely useless. In other words, the null hypothesis is true. There is no difference in patient outcomes at the population level between subjects who take the medication and subjects who don’t.
Despite the null being accurate, you will likely observe an effect in the sample data due to random sampling error. It is improbable that samples will ever exactly equal the null hypothesis value.
Think back to those t-distributions centered on zero for no effect. With those distributions, we noticed that it is not unusual to have a sample effect even when the null hypothesis is correct. Therefore, the position hypothesis tests take for the sake of argument (devil’s advocate) is that random sample error produces the observed sample effect rather than it being an actual effect.
统计代写|假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|Defining P-values
P-values indicate the believability of the devil’s advocate case that the null hypothesis is correct given the sample data. They gauge how consistent your sample statistics are with the null hypothesis. Specifically, if the null hypothesis is right, what is the probability of obtaining an effect at least as large as the one in your sample?
- High p-values: Your sample results are consistent with a true null hypothesis.
- Low p-values: Your sample results are not consistent with a true null hypothesis.
If your p-value is small enough, you can conclude that your sample is so incompatible with the null hypothesis that you can reject the null for the entire population. P-values are an integral part of inferential statistics because they help you use your sample to draw conclusions about a population.
Here is the technical definition of p-values:
P-values are the probability of observing a sample statistic that is at least as extreme as your sample statistic when you assume that the null hypothesis is correct.
Let’s go back to our hypothetical medication study. Suppose the hypothesis test generates a p-value of $0.03$. You’d interpret this p-value as follows:
If the medicine has no effect in the population, $3 \%$ of studies will obtain the effect observed in your sample, or larger, because of random sample error.
Key Point: How probable are your sample data if the null hypothesis is correct? That’s the only question that p-values answer.
This restriction segues to a persistent and problematic misinterpretation.
假设检验代写
统计代写| 假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|IT’S ALL ABOUT THE NULL HYPOTHESIS
P 值与原假设直接相关，正如您希望从我们关于检验统计的抽样分布的讨论中记得的那样。所以，我们需要先覆盖它！
在所有假设检验中，研究人员都在检验某种影响或关系。效果可以是新疫苗接种的有效性、新产品的耐用性等。研究人员希望确定一些好处或差异。
但是，实验组之间实际上可能没有效果或没有差异。在统计学中，我们将这种缺乏效应称为零假设。当您评估假设检验的结果时，您可以将零假设视为魔鬼的拥护者，或者您为了争论而采取的立场。
为了理解这个想法，想象一个我们知道完全没有用的药物的假设研究。换句话说，原假设为真。服用药物的受试者和不服用药物的受试者在人群水平上的患者结果没有差异。
尽管空值是准确的，但由于随机抽样误差，您可能会观察到样本数据中的影响。样本不可能完全等于原假设值。
回想那些以零为中心的 t 分布，没有任何效果。通过这些分布，我们注意到即使原假设正确，样本效应也并不罕见。因此，位置假设检验为了论证而采取d和v一世一世′s一种dv○C一种吨和是随机样本误差产生了观察到的样本效应，而不是实际效应。
统计代写| 假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考DEFINING P-VALUES
P 值表明在给定样本数据的情况下，原假设正确的魔鬼代言人案例的可信度。他们衡量您的样本统计数据与零假设的一致性。具体来说，如果原假设是正确的，那么获得至少与样本中的效应一样大的效应的概率是多少？
- 高 p 值：您的样本结果与真零假设一致。
- 低 p 值：您的样本结果与真零假设不一致。
如果您的 p 值足够小，您可以得出结论，您的样本与原假设非常不相容，以至于您可以拒绝整个总体的原假设。P 值是推论统计不可分割的一部分，因为它们可以帮助您使用样本得出关于总体的结论。
以下是 p 值的技术定义：
当您假设原假设正确时，P 值是观察到至少与您的样本统计量一样极端的样本统计量的概率。
让我们回到我们假设的药物研究。假设假设检验生成的 p 值为0.03. 您将按如下方式解释此 p 值：
如果药物对人群没有作用，3%的研究将获得在您的样本中观察到的效果，或者更大，因为随机样本误差。
关键点：如果原假设正确，您的样本数据的可能性有多大？这是 p 值回答的唯一问题。
这种限制导致了一种持续存在的、有问题的误解。
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。
