The Analyse Phase: Use statistical analysis and hypothesis testing to model how processes may be improved and the potential value of each improvement. Giai đoạn Phân tích sử dụng phân tích thống kê và kiểm tra giả thuyết để mô hình như thế nào quá trình có thể được cải thiện và giá trị tiềm năng của mỗi người.
The Analyse phase which uses statistical analysis and hypothesis testing to model how processes may be improved and the potential value of each improvement. Giai đoạn Phân tích sử dụng phân tích thống kê và kiểm tra giả thuyết để mô hình như thế nào quá trình có thể được cải thiện và giá trị tiềm năng của mỗi người.
Hypothesis testing involves considering the likelihood of Type I and type II errors, which relate to whether the data supports accepting or rejecting the hypothesis. Kiểm tra giả thuyết liên quan đến việc xem xét khả năng xảy ra lỗi Loại I và Loại II , liên quan đến việc dữ liệu có hỗ trợ chấp nhận hoặc từ chối giả thuyết hay không.
The most common approach to hypothesis testing is to choose a threshold1, α, for the p-value and to accept as significant any effect with a p-value less than α. Cách tiếp cận thông dụng nhất tới kiểm định thống kê là chọn một ngưỡng,1, α, cho giá trị p và chấp nhận rằng bất kì hiệu ứng nào có giá trị p nhỏ hơn α đều là có ý nghĩa.
Think of this application as a boost on different statistical measures such as graphs and frequency distribution, data description, hypothesis testing and many more. Hãy suy nghĩ về ứng dụng này như một sự nâng đỡ về các ước tính thực tế khác nhau, ví dụ, biểu đồ và phân phối tần số, mô tả dữ liệu, kiểm tra giả thuyết và nhiều hơn nữa.
One naive Bayesianapproach to hypothesis testing is to base decisions on the posterior probability,[2][3] but this fails when comparing point and continuous hypotheses. Một cách tiếp cận Bayes ngây thơ trong kiểm tra giả thuyết là dựa trên các quyết định dựa trên xác suất sau, [3][4] nhưng điều này thất bại khi so sánh các giả thuyết điểm và liên tục.
One naive Bayesian approach to hypothesis testing is to base decisions on the posterior probability,[2][3] but this fails when comparing point and continuous hypotheses. Một cách tiếp cận Bayes ngây thơ trong kiểm tra giả thuyết là dựa trên các quyết định dựa trên xác suất sau, [3][4] nhưng điều này thất bại khi so sánh các giả thuyết điểm và liên tục.
One naïve Bayesian approach to hypothesis testing is to base decisions on the posterior probability,[30][31] but this fails when comparing point and continuous hypotheses. Một cách tiếp cận Bayes ngây thơ trong kiểm tra giả thuyết là dựa trên các quyết định dựa trên xác suất sau, [3][4] nhưng điều này thất bại khi so sánh các giả thuyết điểm và liên tục.
One naïve Bayesian approach to hypothesis testing is to base decisions on the posterior probability,[3][4] but this fails when comparing point and continuous hypotheses. Một cách tiếp cận Bayes ngây thơ trong kiểm tra giả thuyết là dựa trên các quyết định dựa trên xác suất sau, [3][4] nhưng điều này thất bại khi so sánh các giả thuyết điểm và liên tục.
A type I error is a kind of fault that occurs during the hypothesis testing process when a null hypothesis is rejected, even though it is accurate and should not be rejected. một loại I Lỗi là gì Một lỗi loại I là một loại lỗi xảy ra trong quá trình thử nghiệm giả thuyết khi một giả thuyếtbị từ chối mặc dù đó là sự thật và không nên bị từ chối.
