Führt technische Begriffe im Zusammenhang mit Sound- und Audio -Technologie, wesentliche Physik in der Klang- und Audioforschung und -entwicklung, Begriffen in Mathematik und Begriffen in Bezug auf Technologie ein, die als Trend der Ton- und Audio -Technologie Aufmerksamkeit erregen.
Statistischer Hypothesentest
1. Was ist der statistische Hypothesentest?
Der "statistische Hypothese -Test" besteht darin, zu überprüfen, ob eine Hypothese für die Gruppe (als mütterliche Gruppe bezeichnet) statistisch korrekt ist. Im Allgemeinen ist die Bevölkerung riesig (zum Beispiel ein japanischer Erwachsener, ein Shiba Inu in Tokio, eine Tasse Reis aus einem bestimmten Mahlzeitenrestaurant usw.), sodass es schwierig ist, alle Proben in der Umfrage zu untersuchen Die Probe (als Exemplar bezeichnet) so, dass sie nicht auf das verzerrt ist, was Sie überprüfen möchten, und die mütterliche Gruppe aus der Probe abschätzen.
Der Test wird durch das folgende Verfahren durchgeführt.
1. Was ist der statistische Hypothesentest?
Der "statistische Hypothese -Test" besteht darin, zu überprüfen, ob eine Hypothese für die Gruppe (als mütterliche Gruppe bezeichnet) statistisch korrekt ist. Im Allgemeinen ist die Bevölkerung riesig (zum Beispiel ein japanischer Erwachsener, ein Shiba Inu in Tokio, eine Tasse Reis aus einem bestimmten Mahlzeitenrestaurant usw.), sodass es schwierig ist, alle Proben in der Umfrage zu untersuchen Die Probe (als Exemplar bezeichnet) so, dass sie nicht auf das verzerrt ist, was Sie überprüfen möchten, und die mütterliche Gruppe aus der Probe abschätzen.
Der Test wird durch das folgende Verfahren durchgeführt.
① Hypotheseeinstellung
In dem statistischen Hypothesentest wird ein Test durchgeführt, ob die Hypothese, die Sie beweisen möchten, nicht festgelegt werden oder nicht. Wenn statistisch abgelehnt wird (bewiesen, dass es falsch ist), ist es nachgewiesen, dass das Gegenteil der Hypothese, dh die "Konflikthypothese", angibt, dass die Hypothesen, die Sie beweisen möchten, festgelegt werden.
② Einstellung des Ablehnungsbereichs (Gefahrenbereich)
Wenn die zurückgekehrte Hypothese korrekt ist, stellen Sie die Grenze fest, wie wahrscheinlich es ist, dass Sie die zurückkehrungslose Hypothese ablehnen. Zum Beispiel schüttelt ein 10 -mal die Würfel unter der Hypothese, dass alle Augen mit der gleichen Wahrscheinlichkeit herauskommen, und haben ein oder zwei Augen in 10 Mal. Wenn die Rückkehrhypothese korrekt ist, beträgt die Wahrscheinlichkeit, ein oder zwei Augen in beiden Zehnfachen zu bekommen, etwa 0,001%. Es ist natürlicher zu glauben, dass eine Wahrscheinlichkeit von 0,001%von 0,001%stattfindet, aber dass Würfel A mit größerer Wahrscheinlichkeit 1 oder 2 Augen haben, dh die zurückkehrlose Hypothese ist falsch. Die Kriterien für die Beurteilung, dass die Rückkehrerhypothese falsch ist (abgelehnt), wird als signifikante Niveau oder Gefahrenrate bezeichnet, und der Bereich, der die richtige Hypothese nicht betrachtet, wird als Entlassung oder gefährlicher Bereich bezeichnet. Das Signifikanzniveau ist die Wahrscheinlichkeit, dass die zurückkehrlose Hypothese wirklich korrekt ist und die zufällige Hypothese abgelehnt wird (als korrekt beurteilt).
③ Berechnung von Teststatistiken und P -Wert
Zum Zeitpunkt des Tests ist nicht bekannt, welche Wahrscheinlichkeit der von der Probe erhaltene Wert der Wert ist, daher wird er in eine Teststatistik konvertiert (Wert für die Verwendung für den Test). Teststatistiken werden als Wahrscheinlichkeitsverteilungen bezeichnet, die darauf hinweisen, wie wahrscheinlich jeder Wert erhalten werden kann, und im Allgemeinen werden häufig Modelle verwendet, die in der Abbildung im Allgemeinen in Berggliedergraphen ausgedrückt werden, häufig verwendet. Je niedriger die Höhe des Berges, desto niedriger ist die Wahrscheinlichkeit, die Teststatistik zu erhalten, und das gesamte Gebiet des Berges ist alles möglich, 1 (100%). (2) Das Gebiet, in dem das Gebiet abgewiesen wird, wenn der Bereich der Außenseite dieses Berges eingetreten ist, wird als Entlassungsgebiet bestimmt.
Hier berechnen wir den Bereich außerhalb der Berge, dh die Wahrscheinlichkeit, dass der Wert des Berges, dh das extremste Ergebnis, aus den tatsächlichen Teststatistiken, die berechnet wurden. Diese Wahrscheinlichkeit wird als P -Wert bezeichnet.
In dem statistischen Hypothesentest wird ein Test durchgeführt, ob die Hypothese, die Sie beweisen möchten, nicht festgelegt werden oder nicht. Wenn statistisch abgelehnt wird (bewiesen, dass es falsch ist), ist es nachgewiesen, dass das Gegenteil der Hypothese, dh die "Konflikthypothese", angibt, dass die Hypothesen, die Sie beweisen möchten, festgelegt werden.
② Einstellung des Ablehnungsbereichs (Gefahrenbereich)
Wenn die zurückgekehrte Hypothese korrekt ist, stellen Sie die Grenze fest, wie wahrscheinlich es ist, dass Sie die zurückkehrungslose Hypothese ablehnen. Zum Beispiel schüttelt ein 10 -mal die Würfel unter der Hypothese, dass alle Augen mit der gleichen Wahrscheinlichkeit herauskommen, und haben ein oder zwei Augen in 10 Mal. Wenn die Rückkehrhypothese korrekt ist, beträgt die Wahrscheinlichkeit, ein oder zwei Augen in beiden Zehnfachen zu bekommen, etwa 0,001%. Es ist natürlicher zu glauben, dass eine Wahrscheinlichkeit von 0,001%von 0,001%stattfindet, aber dass Würfel A mit größerer Wahrscheinlichkeit 1 oder 2 Augen haben, dh die zurückkehrlose Hypothese ist falsch. Die Kriterien für die Beurteilung, dass die Rückkehrerhypothese falsch ist (abgelehnt), wird als signifikante Niveau oder Gefahrenrate bezeichnet, und der Bereich, der die richtige Hypothese nicht betrachtet, wird als Entlassung oder gefährlicher Bereich bezeichnet. Das Signifikanzniveau ist die Wahrscheinlichkeit, dass die zurückkehrlose Hypothese wirklich korrekt ist und die zufällige Hypothese abgelehnt wird (als korrekt beurteilt).
③ Berechnung von Teststatistiken und P -Wert
Zum Zeitpunkt des Tests ist nicht bekannt, welche Wahrscheinlichkeit der von der Probe erhaltene Wert der Wert ist, daher wird er in eine Teststatistik konvertiert (Wert für die Verwendung für den Test). Teststatistiken werden als Wahrscheinlichkeitsverteilungen bezeichnet, die darauf hinweisen, wie wahrscheinlich jeder Wert erhalten werden kann, und im Allgemeinen werden häufig Modelle verwendet, die in der Abbildung im Allgemeinen in Berggliedergraphen ausgedrückt werden, häufig verwendet. Je niedriger die Höhe des Berges, desto niedriger ist die Wahrscheinlichkeit, die Teststatistik zu erhalten, und das gesamte Gebiet des Berges ist alles möglich, 1 (100%). (2) Das Gebiet, in dem das Gebiet abgewiesen wird, wenn der Bereich der Außenseite dieses Berges eingetreten ist, wird als Entlassungsgebiet bestimmt.
Hier berechnen wir den Bereich außerhalb der Berge, dh die Wahrscheinlichkeit, dass der Wert des Berges, dh das extremste Ergebnis, aus den tatsächlichen Teststatistiken, die berechnet wurden. Diese Wahrscheinlichkeit wird als P -Wert bezeichnet.
④ Urteil
Vergleichen Sie schließlich, welches der in ② oder des in ③ erhaltenen P -Werts größer ist. Dies ist ein Synonym dafür, ob sich die Teststatistiken im Entlassungsbereich befinden oder nicht. P -Wert
2. Spezifische Beispiele für statistische Hypothesentests
Wie auf der Produktseite eingeführt, wurde Studie 1 durch eine statistische Hypothese bestätigt, dass die "korrekte Antwortrate des Gehörs" erheblich höher war als die Musikhörer anderer Unternehmen. Daher werde ich als spezifisches Beispiel für den statistischen Hypothesentest Beispiele für Studie 1 einführen.
In diesem Experiment hören 20 College -Studenten Gesprächs -Audio und schreiben infolgedessen eine signifikante hohe Antwortrate, wie viel Gespräch korrekt gehört wurde als die Ohrhörer anderer Unternehmen. Das heißt,
(1) Es wird eine Rückgabehypothese gemacht, dass "die Ohrhörer A, die Ohrhörer der Studie 1 und die Ohrhörer der Studie 1 und die Ohrhörer anderer Unternehmen in der richtigen Antwortrate nicht unterschiedlich sind."
② Das Signifikanzniveau wird auf 5%bestimmt,
(3) Berechnen Sie die Teststatistik und den P -Wert basierend auf der Anhörung und korrekter Antwortrate der 20 Personen.
④ Aus dem Ergebnis von P <0,05 (5%) kommt es zu dem Schluss, dass "Studie 1 eine signifikant hohe Antwortrate im Vergleich zu den Produkten anderer Unternehmen A und B. hat".
Vergleichen Sie schließlich, welches der in ② oder des in ③ erhaltenen P -Werts größer ist. Dies ist ein Synonym dafür, ob sich die Teststatistiken im Entlassungsbereich befinden oder nicht. P -Wert
2. Spezifische Beispiele für statistische Hypothesentests
Wie auf der Produktseite eingeführt, wurde Studie 1 durch eine statistische Hypothese bestätigt, dass die "korrekte Antwortrate des Gehörs" erheblich höher war als die Musikhörer anderer Unternehmen. Daher werde ich als spezifisches Beispiel für den statistischen Hypothesentest Beispiele für Studie 1 einführen.
In diesem Experiment hören 20 College -Studenten Gesprächs -Audio und schreiben infolgedessen eine signifikante hohe Antwortrate, wie viel Gespräch korrekt gehört wurde als die Ohrhörer anderer Unternehmen. Das heißt,
(1) Es wird eine Rückgabehypothese gemacht, dass "die Ohrhörer A, die Ohrhörer der Studie 1 und die Ohrhörer der Studie 1 und die Ohrhörer anderer Unternehmen in der richtigen Antwortrate nicht unterschiedlich sind."
② Das Signifikanzniveau wird auf 5%bestimmt,
(3) Berechnen Sie die Teststatistik und den P -Wert basierend auf der Anhörung und korrekter Antwortrate der 20 Personen.
④ Aus dem Ergebnis von P <0,05 (5%) kommt es zu dem Schluss, dass "Studie 1 eine signifikant hohe Antwortrate im Vergleich zu den Produkten anderer Unternehmen A und B. hat".
Das Balkendiagramm zeigt den Durchschnittswert der aus der Probe erhaltenen Daten, und die Linie in der Mitte des Balkendiagramms zeigt Standardfehler an. Wenn die Bevölkerung groß ist, ist es notwendig, die Bevölkerung aus den Daten aus der Probe zu erraten. Bei der Durchführung des gleichen Experiments mit allen Prostituierten in der Population zeigt der Standardfehler, wie viel der Durchschnittswert der erhaltenen Daten schwanken kann.
Die Gesamtzahl der Daten N , Datenwerte Xich Die durchschnittlichen Daten X Dann unendliche Dispersion S2 Wird durch Gleichung (1) dargestellt, und der Standardfehler SE wird durch (2) unter Verwendung einer unverzerrten Varianz dargestellt.
Wie oben beschrieben, haben die statistischen Hypothesentests ein signifikantes Ergebnis in Studie 1 erzielt, das im Vergleich zu anderen Produkten A und B eine signifikante hohe Antwortrate aufweist und die Ergebnisse in diesem Diagramm zeigt.
Schwarz
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