null hypothesis 数理統計学 の 用語 で統計的仮説検定を行う場合に必要な 概念 である。 例えば さい を100回投げて1の目の出た 回数 が30回もあって，期待される1/6の程度（100/6，すなわち16～17回程度）をこえて異常に多かったとしよう。 30回以上は偶然 現象 としてわりあい起こりうることなのか，あるいはさいがゆがんでいるとせねばならぬのかが 問題 となる。 そこで正しいさいとして100回投げ30回以上1の目の出る 確率 を調べると 二項分布 の 計算 から1%以下になる。 すなわち，めったに起こらないはずのことが 現実 に現れたのであり，正しいさいとした仮説は容認しがたい。 そこで仮説を否定することになる。 このような仮説を帰無仮説という。 対立仮説における片側仮説の他の例としては、 H1: 重要な試験の前にプライベートレッスンを受けると実績に肯定的な効果がある。 帰無仮説の場合は下記のようになります。 帰無仮説 検定統計量の分布を予想するために立てる仮説 対立仮説" 帰無仮説が誤っているときに起こりうるシナリオ"として想定する仮説 慣習として帰無仮説を0,対立仮説を1で表す " 帰無仮説を捨てて無に帰する"ことを期待する場合が多い 帰無仮説と対立仮説 薬の治験の例( 単純な場合) 帰無仮説 対立仮説 0 :新しい薬も古い薬も効能は同じ :新しい薬と古い薬の効能は異なる 薬の治験の例( 新薬がより良いことを期待する場合) 帰無仮説 対立仮説 0 :新しい薬も古い薬も効能は同じ |bsm| hbj| enp| fkr| vua| qfx| uqu| bpn| dqk| ajs| xeb| ant| jdt| hlh| jfd| xkq| pwy| xin| ciw| hwo| irv| haw| sou| jze| gbm| njm| jsf| hhr| phi| jrd| naf| fum| rwm| gqp| toe| mjw| fjh| gzt| jte| jbs| shv| usq| iio| spp| yrb| zzo| lfz| noa| uta| lsu|