統計的仮説のテスト：一般的な論理

仮説 - 開発における最も重要な要因の1つ科学と技術進歩の達成。様々な現象や事実を観察した結果として、この仮説は本質的に理論上の前提である。これらの事実と現象の詳細な研究の過程で、仮説的仮定を試す必要がある。しかし、そのような仮定をテストするために使用される方法は、科学的正当性を持たなければならない。言い換えれば、確立された科学的原則に基づく観察または研究の結果である。

理論値の正当性を判断するには仮定仮説の統計的検定があります。この方法では、一般的な論理スキームに適合する統計的基準を使用します。これは、調査または観察の結果（重要な統計）に従って特定のタイプの機能を見つけることから成ります。統計的仮説のこのテストは、理論的仮定の正確さについて最終的な決定を下すことを可能にする。

統計的分析のプロセスは、しばしば調査された集団または独立したパラメータの値に関する明確な理論的仮説を立ててテストする必要がある。特定の統計的基準を用いて得られ、実行された導出の信頼度の推定値を伴う、利用可能なデータサンプリングとの上記の仮定の比較は、統計的仮説の検定と呼ばれる。

統計的仮説を理解する必要がありますランダム統計量サンプルの結果によって導かれる、試験可能ないくつかのランダム変数の性質および分布パラメータに関する様々な理論的仮定。言い換えれば、統計的仮説は、統計的標本のデータを用いることができるかを検証するために、一般集団の特性に関する仮定である。したがって、一般母集団の平均指数といくつかの仮説の等価性の仮説を検証することが可能になる。

統計的仮説の検証、その意味利用可能な統計データに基づいて、誤差や誤差を生じるリスクを最小限に抑えた理論上の仮定を、科学研究の方法によって十分に効果的であり、要求に応じて確認または拒否することである。仮説は厳密に定義された規則に従ってテストされる。

常に検査を覚えている統計的仮説は確率的性質のものである。この方法を使用すると、現象または事象の統計的研究の結果の解釈から間違った決定をする確率または誤った結論をデジタル（パーセント）式で決定することが可能である。誤差または誤差の確率が重要でない場合、事実または現象の研究で計算された統計的規則性は、誤差のわずかなリスクを伴う実用目的で使用することができる。