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L'Analyse statistique et les Tests d'Hypothèse

1/1/2016

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L'Analyse statistique et les Tests d'Hypothèse

Salut, je suis Jimmy Chang, et nous sommes ici pour parler de l'analyse statistique et les tests d'hypothèse. Maintenant, le test d'hypothèse est une démarche extrêmement importante partie de l'analyse statistique. Sans elle, il n'y a probablement peut-être pas un domaine de la statistique. Donc, nous allons parler sur les cinq étapes de base qui constituent le test d'hypothèse et nous allons aller à partir de là. Maintenant, la première chose que vous voulez examiner est souvent fois dans le test d'hypothèse, vous allez avoir une hypothèse nulle. Maintenant, c'est l'une de ces situations où vous voulez l'accepter ou de la rejeter en fonction des informations que vous avez donné. Maintenant, en plus d'une hypothèse nulle, vous aurez envie d'avoir une hypothèse alternative. C'est un de ces explications, parce que c'est une hypothèse que l'alternative à l'hypothèse nulle. Après avoir élaboré les hypothèses que vous aurez envie de déterminer quel test statistique est, en d'autres termes ce genre de tests. Maintenant, il y a trois sortes. Il y a le Z test, le test T ou le test F de. Ces trois sont les plus communs que vous souhaitez utiliser. Maintenant, vous voulez établir le rejet ou de la région critique. Maintenant, le rejet de la région est tout simplement les circonstances qui vous permettrait de rejeter l'hypothèse nulle et puis, au nombre de cinq, c'est la conclusion. En d'autres termes sur la base des données et informations que vous avez recueillies, que pouvez-vous déterminer sur votre étude dans le test d'hypothèse? Maintenant, il peut être un conte ou deux contes en fonction du type de données que vous avez à travailler avec, mais il ya un couple de choses à garder à l'esprit. Vous pourriez commettre l'une des deux erreurs. Il y a une erreur de type I où vous rejeter l'hypothèse nulle lorsqu'elle est vraie ou vous pourriez commettre ce qui est connu comme une erreur de type II, où vous rejeter l'hypothèse alternative quand il est vrai. Donc, aucune étude n'est parfait, mais vous avez la laisser la possibilité de peut-être de commettre ces erreurs. Donc, je suis Jimmy Chang, et c'est une brève introduction sur l'analyse statistique de test d'hypothèse.

L'Analyse statistique et les Tests d'Hypothese

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Salut, je suis Jimmy Chang, et nous sommes ici pour parler de l'analyse statistique et les tests d'hypothese. Maintenant, le test d'hypothese est une demarche extremement importante partie de l'analyse statistique. Sans elle, il n'y a probablement peut-etre pas un domaine de la statistique. Donc, nous allons parler sur les cinq etapes de base qui constituent le test d'hypothese et nous allons aller a partir de la. Maintenant, la premiere chose que vous voulez examiner est souvent fois dans le test d'hypothese, vous allez avoir une hypothese nulle. Maintenant, c'est l'une de ces situations ou vous voulez l'accepter ou de la rejeter en fonction des informations que vous avez donne. Maintenant, en plus d'une hypothese nulle, vous aurez envie d'avoir une hypothese alternative. C'est un de ces explications, parce que c'est une hypothese que l'alternative a l'hypothese nulle. Apres avoir elabore les hypotheses que vous aurez envie de determiner quel test statistique est, en d'autres termes ce genre de tests. Maintenant, il y a trois sortes. Il y a le Z test, le test T ou le test F de. Ces trois sont les plus communs que vous souhaitez utiliser. Maintenant, vous voulez etablir le rejet ou de la region critique. Maintenant, le rejet de la region est tout simplement les circonstances qui vous permettrait de rejeter l'hypothese nulle et puis, au nombre de cinq, c'est la conclusion. En d'autres termes sur la base des donnees et informations que vous avez recueillies, que pouvez-vous determiner sur votre etude dans le test d'hypothese? Maintenant, il peut etre un conte ou deux contes en fonction du type de donnees que vous avez a travailler avec, mais il ya un couple de choses a garder a l'esprit. Vous pourriez commettre l'une des deux erreurs. Il y a une erreur de type I ou vous rejeter l'hypothese nulle lorsqu'elle est vraie ou vous pourriez commettre ce qui est connu comme une erreur de type II, ou vous rejeter l'hypothese alternative quand il est vrai. Donc, aucune etude n'est parfait, mais vous avez la laisser la possibilite de peut-etre de commettre ces erreurs. Donc, je suis Jimmy Chang, et c'est une breve introduction sur l'analyse statistique de test d'hypothese.