Search

9.3: Usambazaji unahitajika kwa Upimaji wa Tete
https://query.libretexts.org/Kiswahili/Kitabu%3A_Takwimu_za_Biashara_(OpenStax)/09%3A_Upimaji_wa_hypothesis_na_Mfano_mmoja/9.03%3A_Usambazaji_unahitajika_kwa_Upimaji_wa_Tete
Mgawanyo maalum ni kuhusishwa na hypothesis testing.We kufanya hypotheses vipimo ya idadi ya watu maana ya kutumia usambazaji wa kawaida au mwanafunzi\(t\) -usambazaji. (Kumbuka, kutumia Mwanafunzi\(t...Mgawanyo maalum ni kuhusishwa na hypothesis testing.We kufanya hypotheses vipimo ya idadi ya watu maana ya kutumia usambazaji wa kawaida au mwanafunzi\(t\) -usambazaji. (Kumbuka, kutumia Mwanafunzi\(t\) -usambazaji wakati idadi ya watu kiwango kupotoka haijulikani na ukubwa sampuli ni ndogo, ambapo ndogo ni kuchukuliwa kuwa chini ya 30 uchunguzi.) Sisi kufanya vipimo ya idadi ya watu kwa kutumia usambazaji wa kawaida wakati tunaweza kudhani kwamba usambazaji ni kawaida kusambazwa.
9.1 : Hypothèses nulles et alternatives
https://query.libretexts.org/Francais/Livre_%3A_Statistiques_commerciales_(OpenStax)/09%3A_Tests_d'hypoth%C3%A8ses_avec_un_%C3%A9chantillon/9.01%3A_Hypoth%C3%A8ses_nulles_et_alternatives
Le test proprement dit commence par l'examen de deux hypothèses. Elles sont appelées hypothèse nulle et hypothèse alternative. Ces hypothèses contiennent des points de vue opposés.
9.3：假设检验所需的分布
https://query.libretexts.org/%E7%AE%80%E4%BD%93%E4%B8%AD%E6%96%87/%E5%9B%BE%E4%B9%A6%EF%BC%9A%E5%95%86%E4%B8%9A%E7%BB%9F%E8%AE%A1_(OpenStax)/09%3A_9%EF%BC%9A%E4%BD%BF%E7%94%A8%E4%B8%80%E4%B8%AA%E6%A0%B7%E6%9C%AC%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E5%81%87%E8%AE%BE%E6%A3%80%E9%AA%8C/9.03%3A_9.3%EF%BC%9A%E5%81%87%E8%AE%BE%E6%A3%80%E9%AA%8C%E6%89%80%E9%9C%80%E7%9A%84%E5%88%86%E5%B8%83
图 9.3 显示了三种可能的结果中的两种。 \(\overline X_1\)\(\overline X_3\)并且位于假设分布的尾部\(H_0\)。请注意，顶部面板中的水平轴被标记为 “\(\overline X\)s”。这与采样分布的理论分布相同，中心极限定理告诉我们的是正态分布。\(\overline X\) 这就是为什么我们可以用这种形状画它的原因。底部面板的水平轴带有标签\(Z\)，...图 9.3 显示了三种可能的结果中的两种。 \(\overline X_1\)\(\overline X_3\)并且位于假设分布的尾部\(H_0\)。请注意，顶部面板中的水平轴被标记为 “\(\overline X\)s”。这与采样分布的理论分布相同，中心极限定理告诉我们的是正态分布。\(\overline X\) 这就是为什么我们可以用这种形状画它的原因。底部面板的水平轴带有标签\(Z\)，是标准正态分布。 \(Z_{\frac{\alpha}{2}}\)和\(-Z_{\frac{\alpha}{2}}\)，称为临界值，在底部面板上标记为与分析师在检验中设置为显著性水平的概率相关的\(Z\)值（\(\alpha\)）。因此，两个面板尾部的概率是相同的。
9.3: Distribuição necessária para testes de hipóteses
https://query.libretexts.org/Idioma_Portugues/Livro%3A_Estatisticas_de_negocios_(OpenStax)/09%3A_Teste_de_hip%C3%B3teses_com_uma_amostra/9.03%3A_Distribui%C3%A7%C3%A3o_necess%C3%A1ria_para_testes_de_hip%C3%B3teses
Realizaremos testes de hipóteses de uma média populacional usando uma distribuição normal ou uma\(t\) distribuição de Student. (Lembre-se de usar a\(t\) distribuição de Student quando o desvio padrão ...Realizaremos testes de hipóteses de uma média populacional usando uma distribuição normal ou uma\(t\) distribuição de Student. (Lembre-se de usar a\(t\) distribuição de Student quando o desvio padrão da população for desconhecido e o tamanho da amostra for pequeno, onde pequeno é considerado menor que 30 observações.) Realizamos testes de uma proporção da população usando uma distribuição normal quando podemos assumir que a distribuição está normalmente distribuída.
9.1: Hipóteses nulas e alternativas
https://query.libretexts.org/Idioma_Portugues/Livro%3A_Estatisticas_de_negocios_(OpenStax)/09%3A_Teste_de_hip%C3%B3teses_com_uma_amostra/9.01%3A_Hip%C3%B3teses_nulas_e_alternativas
O teste real começa considerando duas hipóteses. Eles são chamados de hipótese nula e hipótese alternativa. Essas hipóteses contêm pontos de vista opostos.
9.1：原假设和备择假设
https://query.libretexts.org/%E7%AE%80%E4%BD%93%E4%B8%AD%E6%96%87/%E5%9B%BE%E4%B9%A6%EF%BC%9A%E5%95%86%E4%B8%9A%E7%BB%9F%E8%AE%A1_(OpenStax)/09%3A_9%EF%BC%9A%E4%BD%BF%E7%94%A8%E4%B8%80%E4%B8%AA%E6%A0%B7%E6%9C%AC%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E5%81%87%E8%AE%BE%E6%A3%80%E9%AA%8C/9.01%3A_9.1%EF%BC%9A%E5%8E%9F%E5%81%87%E8%AE%BE%E5%92%8C%E5%A4%87%E6%8B%A9%E5%81%87%E8%AE%BE
实际检验从考虑两个假设开始。它们被称为原假设和备择假设。这些假设包含相反的观点。
9.1: الفرضيات الباطلة والبديلة
https://query.libretexts.org/%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D8%B9%D8%B1%D8%A8%D9%8A%D8%A9/%D9%83%D8%AA%D8%A7%D8%A8%3A_%D8%A5%D8%AD%D8%B5%D8%A7%D8%A1%D8%A7%D8%AA_%D8%A7%D9%84%D8%A3%D8%B9%D9%85%D8%A7%D9%84_(OpenStax)/09%3A/9.01%3A_%D8%A7%D9%84%D9%81%D8%B1%D8%B6%D9%8A%D8%A7%D8%AA_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D8%A7%D8%B7%D9%84%D8%A9_%D9%88%D8%A7%D9%84%D8%A8%D8%AF%D9%8A%D9%84%D8%A9
يبدأ الاختبار الفعلي بالنظر في فرضيتين. تسمى الفرضية الصفرية والفرضية البديلة. تحتوي هذه الفرضيات على وجهات نظر متضاربة.
9.1: Null na Mbadala hypotheses
https://query.libretexts.org/Kiswahili/Kitabu%3A_Takwimu_za_Biashara_(OpenStax)/09%3A_Upimaji_wa_hypothesis_na_Mfano_mmoja/9.01%3A_Null_na_Mbadala_hypotheses
Mtihani halisi huanza kwa kuzingatia nadharia mbili. Wao huitwa hypothesis null na hypothesis mbadala. Hizi nadharia zina maoni ya kupinga.
9.3: التوزيع المطلوب لاختبار الفرضيات
https://query.libretexts.org/%D8%A7%D9%84%D9%84%D8%BA%D8%A9_%D8%A7%D9%84%D8%B9%D8%B1%D8%A8%D9%8A%D8%A9/%D9%83%D8%AA%D8%A7%D8%A8%3A_%D8%A5%D8%AD%D8%B5%D8%A7%D8%A1%D8%A7%D8%AA_%D8%A7%D9%84%D8%A3%D8%B9%D9%85%D8%A7%D9%84_(OpenStax)/09%3A/9.03%3A_%D8%A7%D9%84%D8%AA%D9%88%D8%B2%D9%8A%D8%B9_%D8%A7%D9%84%D9%85%D8%B7%D9%84%D9%88%D8%A8_%D9%84%D8%A7%D8%AE%D8%AA%D8%A8%D8%A7%D8%B1_%D8%A7%D9%84%D9%81%D8%B1%D8%B6%D9%8A%D8%A7%D8%AA
يمكن تطوير قاعدة قرار بديلة من خلال حساب احتمال العثور على متوسط عينة من شأنه أن يعطي إحصائية اختبار أكبر من إحصائية الاختبار الموجودة من بيانات العينة الحالية على افتراض أن الفرضية الصفرية صحيحة. إحص...يمكن تطوير قاعدة قرار بديلة من خلال حساب احتمال العثور على متوسط عينة من شأنه أن يعطي إحصائية اختبار أكبر من إحصائية الاختبار الموجودة من بيانات العينة الحالية على افتراض أن الفرضية الصفرية صحيحة. إحصائية الاختبار موجودة في الذيل: لا يمكن قبول القيمة الصفرية، واحتمال أن متوسط العينة (النسبة) جاء من التوزيع المفترض صغير جدًا بحيث لا يمكن الاعتقاد بأنه الموطن الحقيقي لبيانات العينة هذه.
9.3 : Distribution requise pour les tests d'hypothèses
https://query.libretexts.org/Francais/Livre_%3A_Statistiques_commerciales_(OpenStax)/09%3A_Tests_d'hypoth%C3%A8ses_avec_un_%C3%A9chantillon/9.03%3A_Distribution_requise_pour_les_tests_d'hypoth%C3%A8ses
À savoir : si l'écart type de la population est inconnu et que la taille de l'échantillon est inférieure à 30\(s\), remplacez l'estimation ponctuelle de l'écart type de la population dans la formule d...À savoir : si l'écart type de la population est inconnu et que la taille de l'échantillon est inférieure à 30\(s\), remplacez l'estimation ponctuelle de l'écart type de la population dans la formule de la statistique du test et utilisez la\(t\) distribution de l'étudiant.\(\sigma\) Toutes les formules et tous les chiffres ci-dessus restent inchangés, à l'exception de cette substitution et de la modification de la\(Z\) distribution en fonction de la distribution t de l'étudiant sur le graphique.