Sıfır hipotezi

'Boş Hipotez' nedir

Boş bir hipotez, istatistiklerde kullanılan bir dizi gözlemde bir istatistiksel anlamlılık olmadığını öne süren bir hipotez türüdür . Boş hipotez, Kredi hesaplama değişkenler arasında bir varyasyonun olmadığını veya tek bir değişkenin kendi değerinden farklı olmadığını göstermeye çalışır. İstatistiksel kanıt alternatif bir hipotez için onu geçersiz kılana kadar doğru olduğu varsayılır.

Ayrıca, varsayım olarak bilinen boş hipotez, bir veri kümesinde gördüğünüz her türlü farklılık veya önemin tesadüfe bağlı olduğunu varsayar. Boş hipotezin tersi alternatif hipotez olarak bilinir.

Alternatif Hipotez'e Karşı Alternatif Hipotez

Boş hipotez, nüfusun ortalamasının iddia edilene eşdeğer olduğu ilk istatistiksel iddiadır. Örneğin, belirli bir marka makarna pişirmek için ortalama sürenin 12 dakika olduğunu varsayalım. Bu nedenle, boş hipotez "nüfus ortalaması 12 dakikaya eşittir" şeklinde ifade edilir. Tersine, alternatif hipotez, boş hipotezin reddedilmesi durumunda kabul edilen hipotezdir.

Örneğin, hipotez testinin kurulduğunu varsayın, Kredi hesaplama böylece alternatif hipotez, popülasyon parametresinin iddia edilen değere eşit olmadığını belirtir. Bu nedenle, nüfus ortalaması için aşınma süresi 12 dakikaya eşit değildir; daha doğrusu, belirtilen değerden daha az veya daha büyük olabilir. Boş hipotez kabul edilirse veya istatistiksel test popülasyon ortalamasının 12 dakika olduğunu gösterirse, alternatif hipotez reddedilir. Ve tam tersi.

Yatırımlar için Hipotez Testi

Örneğin, Alice yatırım stratejisinin sadece bir hisse satın alıp bulundurmaktan daha yüksek ortalama getiriler ürettiğini görüyor . Boş hipotez, iki ortalama geri dönüş arasında bir fark olmadığını iddia eder ve Alice bunun aksini kanıtlayana kadar buna inanması gerekir. Boş hipotezin reddedilmesi, çeşitli testler kullanılarak bulunabilecek istatistiksel anlamlılığı göstermeyi gerektirecektir. Bu nedenle, alternatif hipotez, yatırım stratejisinin geleneksel satın alma ve tutma stratejisinden daha yüksek bir ortalama getiriye sahip olduğunu belirtecektir.

P-değeri sonuçların istatistiksel öneme sahip değeri belirlemek için kullanılır. Sıfır hipotezine karşı güçlü kanıt olup olmadığını göstermek için genellikle Kredi hesaplama  0.05'e eşit veya daha düşük bir p değeri kullanılır. Eğer Alice bu testlerden birini uygularsa, normal modeli kullanan bir test gibi, ve getiri ile alış ve geri dönüş getirileri arasındaki farkın anlamlı olduğunu veya p-değerinin 0,05'ten küçük veya ona eşit olduğunu kanıtlarsa, o Daha sonra sıfır hipotezini çürütür ve alternatif hipotezi kabul edebilir.