हाइपोथिसिस टेस्ट के नतीजों की व्याख्या

Statistics परिचय

George Boorman

Curriculum Manager, DataCamp

शिकागो बनाम बैंकॉक में औसत आयु

  • Null hypothesis:

    • शिकागो और बैंकॉक निवासियों की औसत आयु में कोई अंतर नहीं है
  • Alternative hypothesis:

    • शिकागो निवासी बैंकॉक निवासियों से अधिक समय तक जीवित रहते हैं

Chicago रात में शिकागो की स्काईलाइन

Bangkok संध्या समय बैंकॉक की स्काईलाइन

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सैंपलिंग डिस्ट्रीब्यूशन

शिकागो और बैंकॉक में औसत आयु का सैंपलिंग हिस्टोग्राम

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अलग-अलग सैंपल

औसत आयु के दूसरे सैंपल का हिस्टोग्राम: शिकागो और बैंकॉक

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औसत आयु का सैंपलिंग डिस्ट्रीब्यूशन

दो घंटीनुमा कर्व के साथ प्रति शहर औसत आयु का सैंपलिंग डिस्ट्रीब्यूशन

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p-value

  • $p$
    • Null hypothesis सच मानते हुए इस परिणाम की प्रायिकता

शिकागो सैंपल माध्यों का डिस्ट्रीब्यूशन, 82 के औसत के लिए p-value के साथ

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p-value

बैंकॉक और शिकागो के सैंपल माध्य डिस्ट्रीब्यूशन, ओवरलैप को p-value के रूप में दर्शाया गया

Statistics परिचय

Significance level ($\alpha$)

  • गलत निष्कर्ष का जोखिम घटाने के लिए:

    • Null hypothesis को खारिज करने के लिए प्रायिकता की सीमा तय करें
  • इसे $\alpha$ या significance level कहा जाता है

  • पक्षपात कम करने के लिए डेटा इकट्ठा करने से पहले तय किया जाता है:

    • वरना लोग अपने हित में अलग $\alpha$ चुन सकते हैं
  • आमतौर पर सीमा 0.05 होती है

    • 5% संभावना कि हम गलत नतीजा निकालें कि शिकागो निवासी बैंकॉक से अधिक जीते हैं
  • यदि $p\leq\alpha$, तो null hypothesis खारिज करें

  • ऐसे नतीजे statistically significant कहलाते हैं

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Type I/II error

गलत रूप से null hypothesis खारिज करना

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Type I/II error

गलत रूप से null hypothesis स्वीकार करना

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Type I/II error

सही रूप से null hypothesis स्वीकार करना

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Type I/II error

सही रूप से null hypothesis खारिज करना

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निष्कर्ष निकालना

ओवरलैप एनोटेशन के साथ प्रति शहर औसत आयु का सैंपलिंग डिस्ट्रीब्यूशन

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अभ्यास करते हैं!

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