Alternativní hypotéza - Alternative hypothesis

Hlavní článek: Statistické testování hypotéz

v statistické testování hypotéz, alternativní hypotéza je pozice, která uvádí, že se něco děje, dává se přednost nové teorii před starou (nulová hypotéza ).[1] Obvykle je v souladu s výzkumná hypotéza protože je postavena z přehled literatury, předchozí studie atd. Výzkumná hypotéza je však někdy v souladu s nulovou hypotézou.

Ve statistikách je alternativní hypotéza často označována jako HA nebo H1. Hypotézy jsou formulovány k porovnání v a statistický test hypotéz.

V doméně inferenční statistiky dvě konkurenční hypotézy lze srovnávat pomocí vysvětlující síla a prediktivní síla.

Příklad

Příkladem je situace, kdy byla kvalita vody v proudu pozorována po mnoho let a byla provedena zkouška nulové hypotézy, že „mezi první a druhou polovinou údajů nedojde ke změně kvality“ oproti alternativní hypotéze, že „ kvalita je ve druhé polovině záznamu horší “.

Dějiny

Koncept alternativní hypotézy v testování byl navržen Jerzy Neyman a Egon Pearson, a používá se v Neymanovo – Pearsonovo lemma. Tvoří hlavní součást moderního statistické testování hypotéz. Nebylo to však součástí Ronald Fisher formulaci testování statistických hypotéz a postavil se proti jeho použití.[2] V Fisherově přístupu k testování je ústřední myšlenkou posoudit, zda by pozorovaný soubor dat mohl být výsledkem náhody, pokud by se předpokládalo, že platí nulová hypotéza, teoreticky bez předsudků o tom, co by jiné modely mohly mít.[Citace je zapotřebí ] Testování moderních statistických hypotéz vyhovuje tomuto typu testu, protože alternativní hypotézou může být jen negace nulové hypotézy.

Typy

V případě skalárního parametru existují čtyři hlavní typy alternativních hypotéz:

  • Směřovat. Bodové alternativní hypotézy se vyskytují, když je test hypotéz orámován tak, že distribuce populace v rámci alternativní hypotézy je plně definovaná distribuce bez neznámých parametrů; takové hypotézy obvykle nemají praktický význam, ale jsou základem teoretických úvah statistická inference a jsou základem Neymanovo – Pearsonovo lemma.
  • Jednostranný směrový. Jednostranná směrová alternativní hypotéza se týká oblasti odmítnutí pouze pro jeden ocas distribuce vzorkování.
  • Oboustranný směrový. Obousměrná alternativní hypotéza se týká obou oblastí odmítnutí distribuce vzorkování.
  • Nesměrový. Nesměrová alternativní hypotéza se netýká ani jedné oblasti odmítnutí, ale spíše se obává pouze toho, že nulová hypotéza není pravdivá.

Reference

  1. ^ Carlos Cortinhas; Ken Black (23. září 2014). Statistiky pro podnikání a ekonomiku. Wiley. str. 314. ISBN  978-1-119-94335-8.
  2. ^ Cohen, J. (1990). „Věci, které jsem se naučil (zatím)“. Americký psycholog. 45 (12): 1304–1312. doi:10.1037 / 0003-066X.45.12.1304. S2CID  7180431.

Viz také