Alternatywna hipoteza - Alternative hypothesis

W weryfikacja hipotez statystycznych , hipoteza alternatywna jest stanowisko, że państwa coś się dzieje, nowa teoria jest preferowany zamiast starego ( hipoteza zerowa ). Zwykle jest ona zgodna z hipotezą badawczą, ponieważ jest skonstruowana na podstawie przeglądu literatury , wcześniejszych badań itp. Jednak hipoteza badawcza jest czasami spójna z hipotezą zerową.

W statystyce hipoteza alternatywna jest często oznaczana jako H a lub H 1 . Hipotezy są formułowane w celu porównania w teście hipotez statystycznych .

W dziedzinie statystyki wnioskowania dwie rywalizujące hipotezy można porównać pod względem mocy wyjaśniającej i mocy predykcyjnej .

Przykład

Przykładem jest sytuacja, w której jakość wody w strumieniu była obserwowana przez wiele lat, a test jest przeprowadzany na podstawie hipotezy zerowej, że „nie ma zmiany jakości między pierwszą a drugą połową danych”, w porównaniu z alternatywną hipotezą, że „ jakość jest gorsza w drugiej połowie rekordu ”.

Historia

Koncepcja hipotezy alternatywnej w testowaniu została opracowana przez Jerzego Neymana i Egona Pearsona i jest wykorzystywana w lemacie Neymana-Pearsona . Stanowi główny element współczesnego testowania hipotez statystycznych . Jednak nie było to częścią sformułowania przez Ronalda Fishera testów statystycznych hipotez i sprzeciwił się jego zastosowaniu. W podejściu Fishera do testowania główną ideą jest ocena, czy obserwowany zbiór danych mógł powstać w wyniku przypadku, gdyby założono, że hipoteza zerowa jest prawdziwa, teoretycznie bez uprzedzeń co do tego, jakie inne modele mogą mieć. Współczesne testowanie hipotez statystycznych obejmuje ten typ testu, ponieważ hipoteza alternatywna może być po prostu zaprzeczeniem hipotezy zerowej.

Rodzaje

W przypadku parametru skalarnego istnieją cztery główne typy hipotez alternatywnych:

  • Punkt . Hipotezy alternatywne punktowe występują, gdy test hipotezy jest tak sformułowany, że rozkład populacji w ramach hipotezy alternatywnej jest w pełni zdefiniowanym rozkładem, bez nieznanych parametrów; Takie hipotezy zwykle nie mają praktycznego znaczenia, ale mają fundamentalne znaczenie dla teoretycznych rozważań wnioskowania statystycznego i są podstawą lematu Neymana-Pearsona .
  • Jednostronny kierunkowy . Jednostronna, kierunkowa hipoteza alternatywna dotyczy obszaru odrzucenia tylko dla jednego ogona rozkładu próbkowania.
  • Dwuogonowy kierunkowy . Dwukierunkowa, alternatywna hipoteza kierunkowa dotyczy obu obszarów odrzucenia rozkładu próbkowania.
  • Bezkierunkowe . Bezkierunkowa hipoteza alternatywna nie dotyczy żadnego regionu odrzucenia, a raczej dotyczy tylko tego, że hipoteza zerowa nie jest prawdziwa.

Bibliografia

Zobacz też