নাল হাইপোথিসিস কী?
নাল হাইপোথিসিস এমন এক ধরণের অনুমান যা পরিসংখ্যানগুলিতে ব্যবহৃত হয় যা প্রস্তাব দেয় যে প্রদত্ত পর্যবেক্ষণের একটি সেটে কোনও পরিসংখ্যানিক তাত্পর্য নেই। নাল হাইপোথিসিসটি দেখানোর চেষ্টা করে যে চলকগুলির মধ্যে কোনও প্রকারের উপস্থিতি নেই বা একটি একক ভেরিয়েবল তার গড়ের চেয়ে আলাদা নয়। পরিসংখ্যানগত প্রমাণগুলি বিকল্প অনুমানের জন্য এটি বাতিল না করা পর্যন্ত এটি সত্য বলে ধারণা করা হয়।
উদাহরণস্বরূপ, যদি হাইপোথিসিস পরীক্ষাটি সেট আপ করা হয় যাতে বিকল্প অনুমানটি বলে যে জনসংখ্যার প্যারামিটার দাবি করা মানের সমান নয়। সুতরাং, জনসংখ্যার জন্য রান্নার সময়টি 12 মিনিটের সমান নয়; বরং এটি বর্ণিত মানের চেয়ে কম বা বেশি হতে পারে। যদি নাল অনুমানটি গৃহীত হয় বা পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা নির্দেশ করে যে জনসংখ্যার অর্থ 12 মিনিট, তবে বিকল্প অনুমানটি প্রত্যাখ্যান করা হবে। এবং বিপরীতভাবে.
কী Takeaways
- নাল হাইপোথিসিস হ'ল এক ধরণের অনুমান যা পরিসংখ্যানগুলিতে ব্যবহৃত হয় যা প্রস্তাব দেয় যে প্রদত্ত পর্যবেক্ষণগুলির একটি সেটে কোনও পরিসংখ্যানিক তাত্পর্য নেই। নাল হাইপোথিসিস একটি বিকল্প অনুমানের বিরোধিতা করে সেট আপ করা হয়েছে এবং এটি দেখানোর চেষ্টা করা হচ্ছে যে ভেরিয়েবলের মধ্যে কোনও প্রকারের উপস্থিতি নেই, বা একটি একক পরিবর্তনশীল তার অর্থের চেয়ে আলাদা নয়। হাইপোথিসিস টেস্টিং একটি গাণিতিক মডেলকে একটি নির্দিষ্ট আত্মবিশ্বাসের স্তরের মধ্যে নাল অনুমানকে বৈধতা বা প্রত্যাখ্যান করার অনুমতি দেয়।
নাল হাইপোথেসিস
কীভাবে নাল হাইপোথেসিস কাজ করে
নাল হাইপোথিসিস, যা অনুমান হিসাবেও পরিচিত, ধরে নেওয়া হয় যে আপনি যে কোনও ধরণের পার্থক্য বা তাত্পর্যকে ডেটা সেট করে দেখেন তা সুযোগের কারণে হয়। নাল অনুমানের বিপরীতটি বিকল্প অনুমান হিসাবে পরিচিত।
নাল হাইপোথিসিস হ'ল প্রাথমিক পরিসংখ্যানগত দাবি যে জনসংখ্যার অর্থ দাবির সমান। উদাহরণস্বরূপ, ধরে নিন একটি নির্দিষ্ট ব্র্যান্ডের পাস্তা রান্না করার গড় সময় 12 মিনিট। সুতরাং, নাল অনুমানটি হিসাবে বর্ণিত হবে, "জনসংখ্যার গড় 12 মিনিটের সমান"। বিপরীতভাবে, বিকল্প হাইপোথিসিস হ'ল হাইপোথিসিস হ'ল যদি নাল অনুমানটি বাতিল হয়ে যায় তবে তা গ্রহণ করা হয় accepted
হাইপোথিসিস টেস্টিং একটি গাণিতিক মডেলকে একটি নির্দিষ্ট আত্মবিশ্বাসের স্তরের মধ্যে নাল অনুমানকে বৈধতা বা প্রত্যাখ্যান করার অনুমতি দেয়। চার-পদক্ষেপ প্রক্রিয়া ব্যবহার করে পরিসংখ্যান অনুমানগুলি পরীক্ষা করা হয়। প্রথম পদক্ষেপটি বিশ্লেষকের পক্ষে দুটি অনুমানকে বলা যাতে কেবলমাত্র একটি সঠিক হতে পারে। পরবর্তী পদক্ষেপটি একটি বিশ্লেষণ পরিকল্পনা প্রণয়ন করা হয়, যা ডেটা কীভাবে মূল্যায়ন করা হবে তার বাহ্যরেখা দেয়। তৃতীয় পদক্ষেপটি পরিকল্পনাটি সম্পাদন করা এবং নমুনার ডেটা শারীরিকভাবে বিশ্লেষণ করা। চতুর্থ এবং চূড়ান্ত পদক্ষেপটি ফলাফলগুলি বিশ্লেষণ করা এবং নাল অনুমানটি গ্রহণ বা প্রত্যাখ্যান করা হয়।
গুরুত্বপূর্ণ
বিশ্লেষকরা আগ্রহের ঘটনাটি ব্যাখ্যা করার জন্য কিছু পরিবর্তনশীল (গুলি) অস্বীকার করার জন্য নাল অনুমানকে প্রত্যাখ্যান করেছেন।
নাল হাইপোথেসিস উদাহরণ
এখানে একটি সাধারণ উদাহরণ: একটি স্কুলের অধ্যক্ষ জানিয়েছেন যে তার বিদ্যালয়ের শিক্ষার্থীরা পরীক্ষায় 10 জনের মধ্যে 7 গড়ে স্কোর করে। এই "হাইপোথিসিস" পরীক্ষা করার জন্য, আমরা বিদ্যালয়ের পুরো শিক্ষার্থী জনসংখ্যা থেকে 30 জন শিক্ষার্থী (নমুনা) এর চিহ্নগুলি রেকর্ড করি (300 বলুন) এবং সেই নমুনার গড় গণনা করি। এরপরে আমরা (গণনা করা) নমুনা গড়কে (রিপোর্ট করা) জনসংখ্যার গড়ের সাথে তুলনা করতে পারি এবং অনুমানটি নিশ্চিত করার চেষ্টা করতে পারি।
অন্য উদাহরণটি ধরুন: একটি নির্দিষ্ট মিউচুয়াল ফান্ডের বার্ষিক রিটার্ন 8%। ধরে নিন যে 20 বছর ধরে মিউচুয়াল ফান্ডের অস্তিত্ব রয়েছে। আমরা পাঁচ বছরের (নমুনা) জন্য মিউচুয়াল ফান্ডের বার্ষিক রিটার্নের এলোমেলো নমুনা নিই এবং এর গড় গণনা করি। তারপরে আমরা অনুমানটি যাচাই করার জন্য (দাবি করা) জনসংখ্যার সাথে (গণিত) নমুনাটির সাথে তুলনা করি।
সাধারণত, রিপোর্ট করা মান (বা দাবির পরিসংখ্যান) অনুমান হিসাবে বর্ণিত হয় এবং এটি সত্য বলে ধরে নেওয়া হয়। উপরোক্ত উদাহরণগুলির জন্য অনুমানটি হবে:
- উদাহরণ এ: বিদ্যালয়ের শিক্ষার্থীরা পরীক্ষায় 10 জনের মধ্যে 7 জন গড়ে স্কোর করে E উদাহরণ বি: বার্ষিক মিউচুয়াল ফান্ডের 8% রিটার্ন হয়।
এই বর্ণিত বিবরণটি " নাল হাইপোথেসিস (এইচ 0) " গঠন করে এবং এটি সত্য বলে ধরে নেওয়া হয় - জুরি বিচারে একজন বিবাদী যেভাবে আদালতে উপস্থাপিত প্রমাণ দ্বারা দোষী প্রমাণিত না হওয়া পর্যন্ত নির্দোষ বলে গণ্য হয়। একইভাবে হাইপোথিসিস টেস্টিংটি "নাল হাইপোথিসিস" বলে ও ধরে নিয়ে শুরু হয় এবং তারপরে প্রক্রিয়াটি নির্ধারণ করে যে অনুমানটি সত্য বা মিথ্যা হতে পারে কিনা তা নির্ধারণ করে।
গুরুত্বপূর্ণ লক্ষণীয় বিষয়টি হ'ল আমরা নাল অনুমানটি পরীক্ষা করছি কারণ এর বৈধতা সম্পর্কে সন্দেহের একটি উপাদান রয়েছে। উল্লিখিত নাল হাইপোথিসিসের বিপরীতে যে কোনও তথ্যই বিকল্প হাইপোথিসিসে (এইচ 1) ধরা পড়ে। উপরের উদাহরণগুলির জন্য বিকল্প অনুমানটি হ'ল:
- শিক্ষার্থীরা গড় স্কোর করে 7.. এর সমান নয় মিউচুয়াল ফান্ডের বার্ষিক রিটার্ন প্রতি বছর 8% এর সমান হয় না ।
অন্য কথায়, বিকল্প অনুমানটি নাল অনুমানের একটি সরাসরি দ্বন্দ্ব।
বিনিয়োগের জন্য হাইপোথিসিস টেস্টিং
আর্থিক বাজারের সাথে সম্পর্কিত উদাহরণ হিসাবে, ধরে নিন অ্যালিস দেখেন যে তার বিনিয়োগের কৌশলটি কেবল স্টক কেনা বা ধরে রাখার চেয়ে উচ্চতর গড় আয় দেয়। নাল হাইপোথিসিস দাবি করেছে যে দুটি গড় রিটার্নের মধ্যে কোনও পার্থক্য নেই এবং অ্যালিসকে অন্যথায় প্রমাণ না করা পর্যন্ত এটি বিশ্বাস করতে হবে। নাল অনুমানকে খণ্ডন করার জন্য পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য দেখানো দরকার যা বিভিন্ন পরীক্ষার সাহায্যে পাওয়া যায়। অতএব, বিকল্প অনুমানটি বলে যে বিনিয়োগের কৌশলটি একটি traditionalতিহ্যবাহী ক্রয়-হোল্ড কৌশলগুলির তুলনায় উচ্চতর গড় রিটার্ন রয়েছে।
ফলাফলগুলির পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য নির্ধারণ করতে পি-মান ব্যবহার করা হয়। একটি পি-মান যা 0.05 এর চেয়ে কম বা তার সমান হয় তা সাধারণত নাল অনুমানের বিরুদ্ধে শক্ত প্রমাণ রয়েছে কিনা তা বোঝাতে ব্যবহৃত হয়। যদি অ্যালিস এই পরীক্ষাগুলির মধ্যে একটি যেমন সাধারণ মডেল ব্যবহার করে একটি পরীক্ষা পরিচালনা করে এবং প্রমাণ করে যে তার রিটার্ন এবং কেনা-হোল্ড রিটার্নের মধ্যে পার্থক্য উল্লেখযোগ্য, বা পি-মান 0.05 এর চেয়ে কম বা তার সমান, তারপরে নাল অনুমানকে খণ্ডন করতে পারে এবং বিকল্প অনুমানটি গ্রহণ করতে পারে।
