如果你也在 怎样代写假设检验hypothesis testing这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。假设检验hypothesis testing是假设检验是统计学中的一种行为，分析者据此检验有关人口参数的假设。分析师采用的方法取决于所用数据的性质和分析的原因。假设检验是通过使用样本数据来评估假设的合理性。
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统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|What is hypothesis testing
Hypothesis testing is a statistical technique used to make judgments regarding claims or statements related to populations. The opinion and definition of hypothesis testing with the general procedure of conducting the analysis are clarified before being applied to environmental data.
Any claim or statement made on population parameters (mean, standard deviation, and proportion) is called a hypothesis. A sample should be chosen from the population of interest to understand the behavior of the issue under investigation and make a judgment based on the collected sample information.
We can identify two types of hypotheses: the null hypothesis and the alternative hypothesis. The two hypotheses are mutually exclusive (they cannot occur together).
The null hypothesis is a statistical hypothesis that says no real difference exists between a population parameter (such as proportion, average, and standard deviation) and some claimed value (given value). The symbol for null hypothesis is $H_0$.
The alternative hypothesis is a statistical hypothesis that represents the opposite of the null hypothesis. An alternative hypothesis says that a real difference exists between a population parameter and a given value. The symbol for alternative hypothesis is $H_1$.
Three steps can be employed to specify the null and alternative hypotheses mathematically as given below.
- Find out the hypothesis concerning the issue under investigation.
- Translate the words of the null hypothesis into a mathematical expression.
- Translate the words of the alternative hypothesis into a mathematical expression.
Example 1.1: Specify the two hypotheses for the two-sided test: An environmentalist wishes to investigate a claim regarding the mean concentration of cadmium (Cd) of surface water. The environmentalist wants to examine the claim that the mean concentration of cadmium of surface water is $0.17 \mathrm{mg} / \mathrm{L}$.
The three steps for specifying the null and alternative hypotheses can be used to write the two hypotheses as shown below.
统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|The general procedure for performing statistical hypothesis testing
The general procedure for conducting hypothesis testing can be summarized by the steps given below.
Step 1: Specify the null and alternative hypotheses.
Step 2: Select the significance level $(\alpha)$ for the study.
Step 3: Use the sample information to calculate the test statistic value.
Step 4: Identify the critical and noncritical regions for the study.
Step 5: Make a decision and interpret the results.
We will discuss the general procedure step-by-step supported by examples where necessary.
Step 1: Specify the null and alternative hypotheses
We have studied this step earlier on how to write and specify the null and alternative hypotheses.
Step 2: Select the significance level $(\alpha)$ for the study
The significance level, usually called alpha $(\alpha)$, is also called the level of significance. Consider that the null hypothesis is true $\left(H_0\right)$, then the probability of rejecting the null hypothesis $\left(H_0\right)$ is called the alpha or significance level. The value of alpha refers to the significance of the results, and we usually select the value of alpha $(\alpha)$ to be $0.05$ or $0.01$.
Step 3: Use the sample information to calculate the test statistic value
The sample information (data) is used to calculate a value called the test statistic. This value is calculated using a specific mathematical formula for each distribution. Researchers use the test statistic value to make a decision to reject the null hypothesis or not.
Step 4: Identify the critical and noncritical regions for the study
The critical and noncritical regions are also called rejection and nonrejection regions; we should deliver the concept of critical values, and critical and noncritical regions.
The range of values of the test statistic that would reject the null hypothesis is called the critical region or the rejection region for a hypothesis testing.
The range of values of the test statistic that would not reject the null hypothesis is called the noncritical region or the nonrejection region for a hypothesis testing.
The value that is calculated from a probability distribution related to the problem under study is called the critical value. This value is used in hypothesis testing to differentiate the critical region (where $H_0$ should be rejected) from the noncritical region. We can calculate critical values for each distribution based on the significance level.
假设检验代写
统计代写|假设检验代写假设检验代考|什么是假设检验
假设检验是一种统计技术，用于对与总体相关的主张或陈述做出判断。在应用于环境数据之前，阐明了用进行分析的一般程序进行假设检验的观点和定义
任何关于总体参数(平均值、标准差和比例)的断言或陈述都被称为假设。应该从感兴趣的人群中选择一个样本，以理解被调查问题的行为，并根据收集到的样本信息做出判断
我们可以确定两种假设:零假设和备择假设。这两个假设是相互排斥的(它们不可能同时发生)
零假设是一种统计假设，它表示总体参数(如比例、平均值和标准差)与某些声称值(给定值)之间不存在真正的差异。零假设的符号是$H_0$。
备择假设是一个与零假设相反的统计假设。另一种假设认为，总体参数和给定值之间存在真正的差异。备择假设的符号是$H_1$。
如下所示，可以用三个步骤从数学上指定零假设和备择假设
找出关于正在调查的问题的假设。将零假设的单词翻译成一个数学表达式。将备择假设的文字翻译成数学表达式。例1.1:为双边检验指定两个假设:一位环境学家希望调查一项关于地表水镉(Cd)平均浓度的主张。环境学家想要检验地表水中镉的平均浓度是$0.17 \mathrm{mg} / \mathrm{L}$的说法
如下所示，指定零假设和备择假设的三步可用于编写两个假设
统计代写|假设检验代写假设检验代考|执行统计假设检验的一般程序
进行假设检验的一般程序可由以下步骤总结。第1步:指定空假设和备择假设。步骤2:选择研究的显著性水平$(\alpha)$。
步骤3:使用样本信息计算测试统计值。
步骤4:确定研究的关键区域和非关键区域。第五步:做出决定并解释结果。我们将在必要时通过示例逐步讨论一般过程。第一步:指定零假设和备择假设
我们之前已经学习了这一步如何编写和指定零假设和备择假设。
步骤2:为研究选择显著性水平$(\alpha)$
显著性水平，通常称为alpha $(\alpha)$，也称为显著性水平。假设零假设为真$\left(H_0\right)$，则拒绝零假设$\left(H_0\right)$的概率称为α或显著性水平。alpha的值表示结果的显著性，我们通常选择alpha的值$(\alpha)$为$0.05$或$0.01$。
步骤3:使用样本信息计算测试统计值
样本信息(数据)用于计算一个称为测试统计值的值。这个值是用每个分布的特定数学公式计算出来的。研究人员使用检验统计值来决定是否拒绝零假设。步骤4:识别研究的临界区和非临界区
临界区和非临界区也称为排斥区和非排斥区;我们应该提供临界值、临界区域和非临界区域的概念
拒绝原假设的检验统计值的范围称为临界区域或假设检验的拒绝区域
对于假设检验，不拒绝原假设的检验统计量的值的范围称为非临界区域或非拒绝区域。从与所研究问题相关的概率分布中计算出的值称为临界值。这个值用于假设检验，以区分临界区域(其中$H_0$应该被拒绝)和非临界区域。我们可以根据显著性水平计算每个分布的临界值
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。
贝叶斯方法代考
贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
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机器学习代写
随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。
多元统计分析代考
基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。