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|Only Need to Detect Effects in One Direction
In this scenario, effects can exist in both directions, but you only care about detecting an effect in one direction. Analysts use the one-tailed approach in this situation to boost the statistical power of the hypothesis test.
To even consider using a one-tailed test for this reason, you must be entirely sure there is no need to detect an effect in the other direction. While you gain more statistical power in one direction, the test has absolutely no power in the other direction.
Suppose you are testing a new vaccine and want to determine whether it’s better than the current vaccine. You use a one-tailed test to improve the test’s ability to learn whether the new vaccine is better. However, that’s unethical because the test cannot determine whether it is less effective. You risk missing valuable information by testing in only one direction.
However, there might be occasions where you, or science, genuinely don’t need to detect an effect in the untested direction. For example, suppose you are considering a new part that is cheaper than the current part. Your primary motivation for switching is the price reduction. The new part doesn’t have to be better than the existing part, but it cannot be worse. In this case, it might be appropriate to perform a one-tailed test that determines whether the new part is worse than the old part. You won’t know if it is better, but you don’t need to know that.
As I mentioned, many statisticians don’t think you should use a onetailed test for this type of scenario. My position is that you should set up a two-tailed test that produces the same power benefits as a onetailed test because that approach will accurately capture the underlying fact that effects can occur in both directions.
However, before explaining this alternate approach, I need to describe an additional problem with the above scenario.
统计代写|假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|Alternative: Two-Tails with a Higher Alpha
In my view, determining the possible directions of an effect and the statistical power of the analysis are two independent issues. Using a one-tailed test to boost power can obscure these matters and their ramifications. My recommendation is to use the following process:
- Identify the directions that an effect can occur, and then choose a one-tailed or two-tailed test accordingly.
- Choose the significance level to correctly set the sensitivity and false-positive rate based on your specific requirements.
This process breaks down the questions you need to answer into two separate issues, which allows you to consider each more carefully.
Now, let’s apply this process to the scenario where you’re studying an effect that can occur in both directions, but the following are both true:
- You care about effects in only one direction.
- Increasing the power of the test is worth a higher risk of false positives in that direction.
In this situation, using a one-tailed test to gain extra power seems like an acceptable solution. However, that approach attempts to solve the
right problem by using the wrong methodology. Here’s my alternative method.
Instead of using a one-tailed test, consider using a two-tailed test and doubling the significance level, such as from $0.05$ to $0.10$. This approach increases your power while allowing the test methodology to match the reality of the situation better. It also increases the transparency of your goals as the analyst.
To understand this approach, compare the graphs below. The top chart is one-sided and uses a significance level of $0.05$ while the bottom plot is two-sided and uses a significance level of $0.10$.
假设检验代写
统计代写| 假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|ONLY NEED TO DETECT EFFECTS IN ONE DIRECTION
在这种情况下，效果可以存在于两个方向，但您只关心检测一个方向的效果。在这种情况下，分析师使用单尾方法来提高假设检验的统计能力。
出于这个原因，甚至考虑使用单尾测试，您必须完全确定没有必要检测另一个方向的影响。虽然您在一个方向上获得了更多的统计功效，但测试在另一个方向上绝对没有功效。
假设您正在测试一种新疫苗，并想确定它是否比当前的疫苗更好。您使用单尾测试来提高测试了解新疫苗是否更好的能力。然而，这是不道德的，因为测试无法确定它是否效果较差。仅在一个方向上进行测试可能会丢失有价值的信息。
但是，在某些情况下，您或科学确实不需要检测未经测试的方向的影响。例如，假设您正在考虑一个比当前零件便宜的新零件。您转换的主要动机是降价。新的部分不必比现有的部分更好，但不能更差。在这种情况下，可能适合执行单尾测试来确定新零件是否比旧零件差。你不会知道它是否更好，但你不需要知道。
正如我所提到的，许多统计学家认为您不应该对这种情况使用单尾检验。我的立场是，您应该设置一个双尾测试，它产生与单尾测试相同的功率优势，因为这种方法将准确地捕捉到效应可能在两个方向上发生的基本事实。
但是，在解释这种替代方法之前，我需要描述上述场景的另一个问题。
统计代写|假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|ALTERNATIVE: TWO-TAILS WITH A HIGHER ALPHA
在我看来，确定效应的可能方向和分析的统计能力是两个独立的问题。使用单尾测试来提高功率可能会掩盖这些问题及其后果。我的建议是使用以下过程：
- 确定影响可能发生的方向，然后相应地选择单尾或双尾测试。
- 根据您的具体要求选择显着性水平以正确设置灵敏度和误报率。
此过程将您需要回答的问题分解为两个单独的问题，这样您就可以更仔细地考虑每个问题。
现在，让我们将此过程应用于您正在研究可能在两个方向上发生的效果的场景，但以下都是正确的：
- 你只关心一个方向的效果。
- 增加测试的力量值得在那个方向增加误报的风险。
在这种情况下，使用单尾测试来获得额外的功率似乎是一个可以接受的解决方案。然而，该方法试图解决
使用错误的方法来解决问题。这是我的替代方法。
不要使用单尾检验，而是考虑使用双尾检验并将显着性水平加倍，例如从0.05到0.10. 这种方法增加了您的能力，同时允许测试方法更好地匹配实际情况。它还增加了您作为分析师的目标的透明度。
要了解这种方法，请比较下图。上面的图表是单面的，使用的显着性水平为0.05而底部图是双边的，并且使用显着性水平0.10.
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。
