Quelle est la différence entre l'estimation ponctuelle et le test d'hypothèse?


Réponse 1:

Beaucoup de différence entre les deux sujets.

L'estimation ponctuelle traite de la méthode d'estimation d'un paramètre inconnu d'une population basée sur des échantillons aléatoires de la même population. L'hypothèse ici est que le paramètre à estimer est une constante avec une valeur et la statistique d'échantillon calculée à partir de l'échantillon estime cette valeur exactement. Dans l'espace des paramètres, il est représenté comme un point. D'où l'estimation du point de nom. Le maximum de vraisemblance est une telle méthode.

Le test d'hypothèse est le processus de rejet ou de non-rejet d'une déclaration ou d'une hypothèse qui a été définie sur le paramètre. Cela se fait en calculant une statistique de test basée sur le ou les échantillons de cette population et en la testant par rapport à une valeur standard idéale. Un «risque» de tirer une conclusion erronée est prédéterminé. Cela signifie la probabilité de rejeter l'hypothèse d'origine lorsqu'elle est correcte. L'hypothèse de base sur le paramètre est connue sous le nom d'hypothèse nulle et une hypothèse alternative est également mise en place en même temps. En cas de rejet de la valeur Null (H0), l'alternative (H1) est acceptée.


Réponse 2:

Lorsque vous recevez un échantillon et que nous connaissons généralement la forme de distribution de probabilité de la population à partir de laquelle cet échantillon est fourni. En utilisant ces informations, nous essayons de découvrir ses paramètres à l'aide de statistiques appropriées. Pour de meilleurs résultats, nous pouvons souhaiter que les statistiques soient suffisantes, cohérentes, efficaces, complètes, etc.

Ainsi, ce paramètre estimé peut atteindre n'importe quelle valeur dans l'espace des paramètres; alors que dans le test d'hypothèse, vous avez une hypothèse nulle que le paramètre a une certaine valeur et vous devez tester si l'hypothèse est vraie ou non.


Réponse 3:

Lorsque vous recevez un échantillon et que nous connaissons généralement la forme de distribution de probabilité de la population à partir de laquelle cet échantillon est fourni. En utilisant ces informations, nous essayons de découvrir ses paramètres à l'aide de statistiques appropriées. Pour de meilleurs résultats, nous pouvons souhaiter que les statistiques soient suffisantes, cohérentes, efficaces, complètes, etc.

Ainsi, ce paramètre estimé peut atteindre n'importe quelle valeur dans l'espace des paramètres; alors que dans le test d'hypothèse, vous avez une hypothèse nulle que le paramètre a une certaine valeur et vous devez tester si l'hypothèse est vraie ou non.


Réponse 4:

Lorsque vous recevez un échantillon et que nous connaissons généralement la forme de distribution de probabilité de la population à partir de laquelle cet échantillon est fourni. En utilisant ces informations, nous essayons de découvrir ses paramètres à l'aide de statistiques appropriées. Pour de meilleurs résultats, nous pouvons souhaiter que les statistiques soient suffisantes, cohérentes, efficaces, complètes, etc.

Ainsi, ce paramètre estimé peut atteindre n'importe quelle valeur dans l'espace des paramètres; alors que dans le test d'hypothèse, vous avez une hypothèse nulle que le paramètre a une certaine valeur et vous devez tester si l'hypothèse est vraie ou non.