統計的仮説の世界

現代の世界では、周りで起こっている出来事に関するデータがますます増えています。多くの場合、入手可能な情報に基づいて迅速に回答したい質問があります。このためには、統計的仮説の検定に関連するプロセスが最適です。しかし、多くの人は、この職業は多数の計算を意味し、原則として理解するのはかなり難しいと信じています。実際、仮説検定アルゴリズムは非常に単純であり、毎年ますます多くの既製のツールが、人からの分野の深い知識を必要としない計算を実行するように見えます。以下では、仮説検定プロセスが役立つだけでなく、非常に迅速に、真剣な努力なしに実行できることを示します。

統計的仮説とその応用分野

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1. (H0) (H1)

   
   
   
   
   

2. 
   
   
   
   

3. 
   
   
   
   

4. 
   
   
   
   

5. 
   
   
   
   

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, , , , , AI- 2019- 2020- . , .

(. 1): 30- , . . , - , .

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2019- .

1. H0:

   
   
   
   
   

   H1:

   
   
   
   
   

2. alpha = 0.05 ( 95- ). , .

   
   
   
   
   

3. -.

   
   
   
   
   

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   , , a, - . , , - - https://www.statskingdom.com/320ShapiroWilk.html.

   
   
   
   
   

   , , p-value = 1.20005e-9 , W = 0.435974; ? :

   
   
   
   
   

   W W. ( / , - W.). W>W., H0 . , .

   
   
   
   
   

   p-value alpha ( 2- ). p-value < alpha, H0. , H0. p-value < alpha, 95%- H0.

   
   
   
   
   

5. H0 , 2019- .

   
   
   
   
   

2020- . . , p-value = 3.41343e-9. p-value < alpha, H0.

, . .

AI- 2019- 2020-

1. H0: AI- .

   
   
   
   
   

   H1: AI- 2019- 2020- .

   
   
   
   
   

2. alpha = 0.05.

   
   
   
   
   

3. .

   
   
   
   
   

4. , . , -, . :

   
   
   
   
   

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   (. 2). , 30- , . 30- , , T = 28.

   
   
   
   
   

   T T.=163. T < T, 95- .

   
   
   
   
   

5. H0 , AI- 2019- 2020- .

   
   
   
   
   

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