Prueba de hipótesis

la prueba de hipótesis fue introducida por Ronald Fisher, Jerzy Neyman, Karl Pearson y el Hijo de Pearson, Egon Pearson. La prueba de hipótesis es un método estadístico que se utiliza en la toma de decisiones estadísticas utilizando datos experimentales. La prueba de hipótesis es básicamente una suposición que hacemos sobre el parámetro de población.

Términos y conceptos clave

  • hipótesis nula: la hipótesis nula es una hipótesis estadística que asume que la observación se debe a un factor de casualidad., La hipótesis nula se denota por; H0: μ1 = μ2, que muestra que no hay diferencia entre las dos medias de población.
  • hipótesis alternativa: contrariamente a la hipótesis nula, la hipótesis alternativa muestra que las observaciones son el resultado de un efecto real.
  • Nivel de significación: se refiere al grado de significación en el que aceptamos o rechazamos la hipótesis nula. La precisión del 100% no es posible para aceptar o rechazar una hipótesis, por lo que seleccionamos un nivel de significación que generalmente es del 5%.,
  • error de Tipo I: cuando rechazamos la hipótesis nula, aunque esa hipótesis era cierta. El error de tipo I se denota por Alfa. En las pruebas de hipótesis, la curva normal que muestra la región crítica se llama región Alfa.
  • errores de tipo II: cuando aceptamos la hipótesis nula pero es falsa. Los errores de tipo II se indican con beta. En las pruebas de hipótesis, la curva normal que muestra la región de aceptación se llama región beta.
  • potencia: generalmente conocida como la probabilidad de aceptar correctamente la hipótesis nula. 1-beta se llama poder del análisis.,
  • prueba de una cola: cuando la hipótesis estadística dada es un valor como H0: μ1 = μ2, se llama la prueba de una cola.
  • prueba de dos colas: cuando la hipótesis estadística dada asume un valor menor o mayor que, se llama la prueba de dos colas.

decisión Estadística para la prueba de hipótesis

en el análisis estadístico, tenemos que tomar decisiones sobre la hipótesis. Estas decisiones incluyen decidir si debemos aceptar la hipótesis nula, o si debemos rechazar la hipótesis nula., Cada prueba en la prueba de hipótesis produce el valor de significación para esa prueba en particular. En la prueba de hipótesis, si el valor de significación de la prueba es mayor que el nivel de significación predeterminado, entonces aceptamos la hipótesis nula. Si el valor de significancia es menor que el valor predeterminado, entonces debemos rechazar la hipótesis nula., Por ejemplo, si queremos ver el grado de relación entre dos precios de acciones y el valor de significación del coeficiente de correlación es mayor que el nivel de significación predeterminado, entonces podemos aceptar la hipótesis nula y concluir que no hubo relación entre los dos precios de acciones. Sin embargo, debido al factor azar, muestra una relación entre las variables.

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