2) невозможность возникновения события или явления
3) наличие совокупности событий или явлений
4) отсутствие различий между событиями, явлениями или эффектами (верно)
Объяснение:
В статистике нулевая гипотеза является основной предпосылкой, которую нужно проверить при проведении эксперимента или исследования. Она предполагает отсутствие различий между исследуемыми событиями, явлениями или эффектами.
Например, если мы хотим проверить эффективность нового лекарства для лечения простуды, то нулевой гипотезой будет утверждение о том, что нет различий между эффектом нового лекарства и эффектом плацебо.
При проведении статистического анализа мы сравниваем полученные данные с ожидаемыми результатами на основе нулевой гипотезы. Если полученные результаты значительно отличаются от ожидаемых при условии верности нулевой гипотезы, то мы можем отвергнуть эту гипотезу в пользу альтернативной.
Важно помнить, что отвержение нулевой гипотезы не означает полное ее опровержение. Оно только указывает на то, что полученные данные не согласуются с предположением о ее истинности, и требует дальнейшей проверки.
Ноль, или нуль, является ценным понятием в различных областях знаний: от математики до статистики и физики. В контексте гипотезы она используется для того, чтобы проверить наличие различий между данными. Например, если мы хотим проверить, какой метод обучения эффективнее — A или B, то можем сформулировать следующую нулевую гипотезу: «Метод A и метод B ведут себя одинаково».
Однако, на практике часто бывает так, что данные не равномерны. Именно поэтому было разработано множество статистических тестов, которые позволяют оценить вероятность получения подобного результата случайным образом.
При проведении статистического анализа очень важно определить уровень значимости для принятия решения о том, какую гипотезу больше убеждает проводимый эксперимент.
Итак, нулевая гипотеза — это ключевое понятие при проведении статистического анализа и оценке результатов. Однако необходимо помнить и о возможности ошибки первого и второго рода, которые могут привести к неверной интерпретации результатов и неправильным выводам.
Нулевая гипотеза — это основное утверждение, которое предполагает отсутствие различий между событиями, явлениями или эффектами.
Данная гипотеза является необходимой для проведения статистических тестов и анализа результатов эксперимента. Она позволяет сравнить полученные данные с некоторым базовым значением, выявить наличие или отсутствие статистически значимых различий между группами.
Как правило, нулевая гипотеза формулируется в виде утверждения о том, что нет различий между двумя или более выборками. Например:
- Средние значения двух выборок равны;
- Доля успехов в двух выборках одинакова;
- Коэффициент корреляции между двумя переменными равен нулю.
Важно понимать, что нулевую гипотезу можно лишь опровергнуть, но нельзя доказать её полностью. Если результаты эксперимента не противоречат нулевой гипотезе, то она принимается. В противном случае, формулируется альтернативная гипотеза о наличии различий между группами или переменными.
Нулевая гипотеза часто используется при проведении статистических исследований, чтобы сравнить две или более выборки данных. Она предполагает равенство средних значений или долей в различных группах.
Однако, если результаты анализа показывают отклонения от нулевой гипотезы, то это может свидетельствовать о том, что эффект действительно имеет место быть. Если же результаты не выявляют статистически значимых различий между выборками и подтверждают нулевую гипотезу, то это может объясняться случайностью или недостаточной информацией для выявления различий.
В любом случае, первым шагом при проведении исследования является формулирование нулевой гипотезы и её проверка на соответствие реальности. Результаты этого анализа могут помочь уточнить дальнейшее направление исследования и принять правильные решения.