Startpagina / Samenvattingen / Managerial Statistics (Part One) / h0-rejection-hypothese

Introduction to hypothesis testing - Introduction to Hypothesis Testing (I) - Testing μ when σ is Known

Q: What is the idea of the p-value approach?

The p-value of a test is the probability of observing a test statistic at least as extreme as the one computed given that the H0 is true (Kans dat je een toetsgrootheid vind, in je volgende steekproef , die minstens even extreem is, in de richting v/d alternatieve hypothese, als diegene die je gevonden hebt in je huidige steekproef. )

Q: Which two types of one-tail tests do you have? And where do we have to pay attention to by the last one?

Right-tail: alternatieve hypothese ( H1 ) zit aan de rechterkant Left-tail: alternatieve hypothese ( H1 ) zit aan de linkerkant Let op: op z niveau een min-teken voor de kritieke waarde (want je zit links van de vertical lijn z=0)

Q: Wanneer heb je te maken met een two-tail test? En gebruik je hierbij absoluutstrepen?

Wanneer de alternatieve hypothese ( H1 ) geen richting heeft, dus ongelijk is aan H0 (en NIET slechts groter dan OF kleiner dan, maar EN ) Z niveau heeft dus 2 gebieden , los je op door absoluutstrepen te gebruiken (alleen bij z niveau of ook bij x? Denk niet bij x)

8 belangrijke vragen over Introduction to hypothesis testing - Introduction to Hypothesis Testing (I) - Testing μ when σ is Known

Zie afbeelding. Wat is H1 en H0 (in die volgorde ook)

Zie afbeelding. Wel uit je hoofd doen!

Werk de 7 stappen van de rejection region method uit op het voorbeeld 'Department Store’s New Billing System'.
Klad:
Verwerpingsgebied: rechts eenzijdige toets: toets wordt genoemd naar het gebied waar de alternatieve hypotheses zit. Verwerpingsgebied van de h0 zit dan rechts, bij rechts eenzijdige toets

xstreepl: X just large enough to reject H0, net genoeg om H0 te verwerpen.

Bekijk het vervolg van de uitwerking van de rejection method in het voorbeeld.
Klad:
Uitkomst is dus geen zekerheid. Zit ook stukje onzekerheid in, maar die heb je wel gekwantificeerd.

Hoe ziet de grafische weergave van the rejection region method and the standardized test statistic eruit?

Je hebt een xstreep as en een z as. Je hebt eigenlijk gewoon xstreep omgezet naar z.

Bij beide draait het om een verwerpingsgebied, maar bij de 1 heb je xstreep niveau en bij de ander zit je op z niveau.

xstreep as en z as
178 heeft als gestandaardiseerde waarde 2.46

What is the idea of the p-value approach?

The p-value of a test is the probability of observing a test statistic at least as extreme as the one computed given that the H0 is true
(Kans dat je een toetsgrootheid vind, in je volgende steekproef, die minstens even extreem is, in de richting v/d alternatieve hypothese, als diegene die je gevonden hebt in je huidige steekproef. )

Pas the p-value approach toe op het voorbeeld van zojuist (zie afbeelding).

Zie afbeelding.
Klad:
p uitgerekend alsof de nul hypothese waar is.

Which two types of one-tail tests do you have? And where do we have to pay attention to by the last one?

Right-tail: alternatieve hypothese (H1) zit aan de rechterkant
Left-tail: alternatieve hypothese (H1) zit aan de linkerkant

Let op: op z niveau een min-teken voor de kritieke waarde (want je zit links van de vertical lijn z=0)

Wanneer heb je te maken met een two-tail test? En gebruik je hierbij absoluutstrepen?

Wanneer de alternatieve hypothese (H1) geen richting heeft, dus ongelijk is aan H0 (en NIET slechts groter dan OF kleiner dan, maar EN)
Z niveau heeft dus 2 gebieden, los je op door absoluutstrepen te gebruiken (alleen bij z niveau of ook bij x? Denk niet bij x)

Bekijk het voorbeeld in de afbeelding en probeer het eerst zelf op te lossen.

klad
Z waarde in de richting van de alternatieve hypothese (H1), dus '<'.

De vragen op deze pagina komen uit de samenvatting van het volgende studiemateriaal:

Managerial Statistics (Part One) | 9781408098707 | Keller, et al

Bekijk samenvatting

Een unieke studie- en oefentool
Nooit meer iets twee keer studeren
Haal de cijfers waar je op hoopt
100% zeker alles onthouden

Onthoud sneller, leer beter. Wetenschappelijk bewezen.

Onderwerpen die gerelateerd zijn aan Introduction to hypothesis testing - Introduction to Hypothesis Testing (I) - Testing μ when σ is Known

Introduction to Hypothesis Testing (I) - Testing μ when σ is Known - Two-Tail tests

Introduction to hypothesis testing - Introduction to Hypothesis Testing (I) - Testing μ when σ is Known

8 belangrijke vragen over Introduction to hypothesis testing - Introduction to Hypothesis Testing (I) - Testing μ when σ is Known

Zie afbeelding. Wat is H1 en H0 (in die volgorde ook)

Hoe ziet de grafische weergave van the rejection region method and the standardized test statistic eruit?

What is the idea of the p-value approach?

Pas the p-value approach toe op het voorbeeld van zojuist (zie afbeelding).

Which two types of one-tail tests do you have? And where do we have to pay attention to by the last one?

Wanneer heb je te maken met een two-tail test? En gebruik je hierbij absoluutstrepen?

Bekijk het voorbeeld in de afbeelding en probeer het eerst zelf op te lossen.

Onderwerpen die gerelateerd zijn aan Introduction to hypothesis testing - Introduction to Hypothesis Testing (I) - Testing μ when σ is Known

Introduction to Hypothesis Testing (I) - Testing μ when σ is Known - Two-Tail tests

Samenvattingen die gerelateerd zijn aan Numerical Descriptive Techniques - numerical descriptive measures

Managerial Statistics (Part One)

Worlds of Business, RSM custom edition

Reader Wetenschapsfilosofie deel I

Quantitative decision making

Information Systems: A Manager’s Guide to Ha…

Zwaartepunten van het vermogensrecht

Compendium Nederlands vermogensrecht

Introduction to the philosophy of the manage…

Projectmanagement op basis van Prince2

Art.9.1: How to Win in an Omnichannel World

Hoorcollege's en artikelen

RekenMaar deel 1 Wetenschapsfilosofie