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|Fire Alarm Analogy
A fire alarm provides a good analogy for the types of hypothesis testing errors. Preferably, the alarm rings when there is a fire and does not ring in the absence of a fire. However, if the alarm rings when there is no fire, it is a false positive, or a Type I error in statistical terms. Conversely, if the fire alarm fails to ring when there is a fire, it is a false negative, or a Type II error.
Using hypothesis tests correctly improves your chances of drawing trustworthy conclusions. However, errors are bound to occur.
Unlike the fire alarm analogy, there is no sure way to determine if an error occurred after performing a hypothesis test. You can look at the test results and evaluate whether they’re statistically significant. But there are usually no warning signs when an error occurs. Typically, a clearer picture develops over time as other researchers conduct similar studies and an overall pattern of results appears. Seeing how your results fit in with similar studies is crucial in assessing your study’s findings.
Now, let’s look at each type of error in more depth.
统计代写|假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|Type II Errors: False Negatives
When you perform a hypothesis test and your p-value is greater than your significance level, your results are not statistically significant. That’s disappointing because your sample provides insufficient evidence for concluding that the effect you’re studying exists in the population. However, there is a chance that the effect is present in the population even though the test results don’t support it. If that’s the case, you’ve just experienced a Type II error. The probability of making a Type II error is known as beta ( $\beta)$.
统计代写|假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|Type I Errors: False Positives
When you see a p-value that is less than your significance level, you get excited because your results are statistically significant. However, it could be a type I error. The supposed effect might not exist in the population. Again, there is usually no warning when this occurs.
Why do these errors occur? It comes down to sample error. Your random sample has overestimated the effect by chance. It was the luck of the draw. This type of error doesn’t indicate that the researchers did anything wrong. The experimental design, data collection, data validity, and statistical analysis can all be correct, yet this error still occurs.
Even though we don’t know which studies have false-positive results, we do know their rate of occurrence. The rate of occurrence for Type I errors equals the significance level of the hypothesis test, also known as alpha $(\alpha)$.
The significance level is an evidentiary standard that you set to determine whether your sample data are strong enough to reject the null hypothesis. Hypothesis tests define that standard using the
probability of rejecting a true null hypothesis. You set this value based on your willingness to risk a false positive.
If you think back to the sampling distributions, it makes sense. The sampling distributions assume the null hypothesis is correct. The significance level defines the critical regions. Therefore, when the null hypothesis is right, you expect test results to fall in the critical regions with a probability set by the significance level.
When the significance level is $0.05$ and the null hypothesis is true, there is a $5 \%$ chance that the test will reject the null hypothesis incorrectly. If you set alpha to $0.01$, there is a $1 \%$ of a false positive. If $5 \%$ is good, then 1\% seems even better, right? As you’ll see, there is a tradeoff between Type I and Type II errors. If you hold everything else constant, as you reduce the chance for a false positive, you increase the opportunity for a false negative.
假设检验代写
统计代写|假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|FIRE ALARM ANALOGY
火灾警报为假设检验错误的类型提供了很好的类比。优选地，警报器在发生火灾时响起，而在没有火灾时不响起。但是，如果警报在没有火灾的情况下响起，那就是误报，或者统计上的 I 类错误。相反，如果发生火灾时火警警报器没有响起，则为误报，或 II 类错误。
正确使用假设检验可以提高得出可信结论的机会。然而，错误是必然会发生的。
与火警的类比不同，在执行假设检验后没有确定的方法来确定是否发生了错误。您可以查看测试结果并评估它们是否具有统计意义。但是发生错误时通常没有警告标志。通常，随着其他研究人员进行类似的研究并出现总体结果模式，随着时间的推移会出现更清晰的画面。了解您的结果如何与类似研究相匹配对于评估您的研究结果至关重要。
现在，让我们更深入地了解每种类型的错误。
统计代写|假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|TYPE II ERRORS: FALSE NEGATIVES
当您执行假设检验并且您的 p 值大于您的显着性水平时，您的结果在统计上不显着。这令人失望，因为您的样本提供的证据不足以得出您正在研究的效应存在于人群中的结论。然而，即使测试结果不支持这种效应，这种效应也有可能存在于人群中。如果是这种情况，您刚刚遇到了 II 型错误。犯第二类错误的概率称为贝塔$b$.
统计代写|假设检验作业代写HYPOTHESIS TESTING代考|TYPE I ERRORS: FALSE POSITIVES
当您看到小于显着性水平的 p 值时，您会很兴奋，因为您的结果具有统计显着性。但是，它可能是 I 类错误。假定的效果可能不存在于人群中。同样，发生这种情况时通常不会发出警告。
为什么会出现这些错误？它归结为样本错误。您的随机样本偶然高估了这种影响。这是抽签的运气。这种类型的错误并不表明研究人员做错了什么。实验设计、数据收集、数据有效性和统计分析都可以是正确的，但这种错误仍然存在。
尽管我们不知道哪些研究有假阳性结果，但我们确实知道它们的发生率。I 类错误的发生率等于假设检验的显着性水平，也称为 alpha(一种).
显着性水平是您设置的证据标准，用于确定您的样本数据是否足够强大以拒绝原假设。假设检验使用
拒绝真零假设的概率。您根据是否愿意冒误报风险来设置此值。
如果您回想一下抽样分布，那是有道理的。抽样分布假设原假设是正确的。显着性水平定义了关键区域。因此，当原假设正确时，您期望检验结果以显着性水平设置的概率落在关键区域。
当显着性水平为0.05并且原假设为真，则存在5%检验错误地拒绝原假设的可能性。如果将 alpha 设置为0.01，有一个1%的误报。如果5%很好，那么 1\% 似乎更好，对吧？正如您将看到的，在 I 型和 II 型错误之间存在权衡。如果你保持其他一切不变，当你减少误报的机会时，你就会增加误报的机会。
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。
