Уровень значимости. Уровень значимости, также известный как альфа-альфа, представляет собой меру достоверности доказательств, которые должны присутствовать в выборке, прежде чем будет отвергнута нулевая гипотеза. Исследователи определяют уровень значимости перед проведением эксперимента. α — вероятность отклонения нулевой гипотезы, если она верна. обычно значение α, которое мы можем выбрать в зависимости от контекста. в большинстве случаев или обычно используемое значение для α 0,05. кроме того, значение уровня значимости может быть равно 0,01 и 0,1. Теперь вопрос в том, как мы выбираем значение α. Это зависит от сценария тестирования. Например, если мы рассмотрим поведение клиентов или опыт клиентов в обоих случаях, мы можем выбрать значение α равным 0,05. но для точных измерений, таких как машина, мы должны считать его 0,01.

Например, средняя зарплата инженера по машинному обучению в США составляет 113 000 долларов. будучи исследователем, ориентированным на данные, мы не можем просто согласиться с этим мнением, поэтому мне нужно тестирование

H0: µ0 = 113 000 долларов (средняя зарплата 113 000, это значение гипотезы)

H1: µ0 ≠ $113 000 (среднее значение не равно 113 000)

Если мы можем вспомнить доверительный интервал для известной совокупности из предыдущих заметок, то теперь мы можем легко написать формулу. Здесь мы будем использовать Z-критерий, поскольку среднее значение населения нам известно.

Z = x̄- μ/s/√n;

Где,

x̄ = выборочное среднее

μ = среднее значение гипотезы

s/√n =стандартная ошибка

Расчет α/2 = 0,05/2 = 0,025 (учитывая, что значение α равно 0,05). Для этого значение коэффициента отбраковки равно 1,96.

Теперь вопрос в том, как мы можем определить коэффициент отказа. https://www.criticalvaluecalculator.com/. (Проверьте коэффициент отбраковки после ввода значения α) круто.

Это двусторонний вопрос. Для двухвостого есть две светотеневые линии, по одной стороне с каждой. после вычисления z мы получим значение. Если значение попадает в середину, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу. Если значение выходит за пределы середины или находится в теневой области, мы можем отклонить нулевую гипотезу. Заштрихованная часть называется «коэффициентом отклонения». Область, которую мы отсекаем, на самом деле зависит от отношения значимости. Если мы получим результат в пределах от -1,96 до 1,96, мы не сможем отвергнуть нулевую гипотезу. в противном случае мы отвергнем нулевую гипотезу.

Есть два примера Однохвостого.

H0: µ0 ≥ $113,000

H1: µ0 < $113,000

Если Z‹ -1,645, мы отвергнем нулевую гипотезу.

Другой пример односторонней гипотезы:

H0: µ0 ≤ $113,000

H1: µ0 > $113,000

Если тестовая статистика больше, чем пороговое значение z-показателя, мы отклоним нулевую гипотезу, в противном случае — нет.