Hipotez Testi, istatistiksel bir çıkarım yöntemidir. Bir popülasyon parametresine ilişkin bir ifadenin istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığını test etmek için kullanılır. Hipotez testi, tahminlerin gücünü test etmek için güçlü bir araçtır. Bir Finansal Analist Finansal Analist İş Tanımı Aşağıdaki finansal analist iş tanımı, bir banka, kurum veya şirketteki bir analist işi için işe alınması gereken tüm becerilerin, eğitimin ve deneyimin tipik bir örneğini verir. Örneğin, finansal tahmin, raporlama ve operasyonel ölçümleri takip edin, finansal verileri analiz edin, finansal modeller oluşturun, bir müşterinin firmasının ürünü için ödeyeceği ortalama değer hakkında bir tahmin yapmak isteyebilir. Daha sonra bir hipotez oluşturabilir, örneğin, "Müşterilerin ürünüm için ödeyecekleri ortalama değer 5 dolardan fazla.Bu soruyu istatistiksel olarak test etmek için firma sahibi hipotez testini kullanabilir. Bu örnek aşağıda daha ayrıntılı incelenmiştir.
Hipotez Testi, teorileri gözlem yoluyla değerlendirmeye yönelik sistematik bir yaklaşım olan bilimsel yöntemin kritik bir parçasıdır. İyi bir teori, doğru tahminlerde bulunabilen teoridir. Tahmin yapan bir analist için hipotez testi, tahminini istatistiksel analizle desteklemenin titiz bir yoludur.
Hipotez Test Adımları
İşte hipotez testi için adımlar:
- Boş hipotezi ( H 0 ) ve alternatif hipotezi ( H a ) belirtin .
- Yapılan istatistiksel varsayımları düşünün. Bu varsayımların değerlendirilen temel popülasyonla tutarlı olup olmadığını değerlendirin. Örneğin, temeldeki dağılımı normal dağılım olarak varsaymak mantıklı mıdır?
- Uygun olasılık dağılımını belirleyin ve uygun test istatistiğini seçin.
- Genellikle Yunan harfi alfa (α) ile gösterilen önem düzeyini seçin. Bu, boş hipotezin reddedileceği olasılık eşiğidir.
- Önem düzeyine ve uygun teste bağlı olarak karar kuralını belirtin.
- Gözlemlenen örnek verileri toplayın ve test istatistiğini hesaplamak için kullanın.
- Sonuçlarınıza göre, ya boş hipotezi reddetmelisiniz ya da boş hipotezi reddetmelisiniz. Bu istatistiksel karar olarak bilinir.
- Soruna uygulanan diğer ekonomik konuları düşünün. Bunlar, bir karar için dikkate alınması gereken istatistiksel olmayan hususlardır. Örneğin, bazen toplumsal kültürel değişimler tüketici davranışında değişikliklere yol açar. Nihai karar için istatistiksel karara ek olarak bu dikkate alınmalıdır.
Boş Hipotez ve Alternatif Hipotezin Belirtilmesi
Boş Hipotezi genellikle doğru olmasını istemediğimiz şey olarak belirlenir. Test edilecek hipotezdir. Bu nedenle, onu reddetmek için yeterli kanıta sahip oluncaya kadar, Boş Hipotezinin doğru olduğu kabul edilir. Boş hipotezi reddedersek, alternatif hipoteze yönlendiriliriz.
Bazı müşteri içgörüleri arayan işletme sahibi ile ilgili ilk örneğimize geri dönelim. Boş hipotezi şöyle olacaktır:
H 0 : Müşterilerin ürünüm için ödemek istediği ortalama değer 5 ABD Dolarından küçük veya buna eşit
veya
H 0 : µ ≤ 5
( µ = popülasyon ortalaması)
Alternatif hipotez, o zaman değerlendirmekte olduğumuz şey olacaktır, bu nedenle, bu durumda, şöyle olacaktır:
H a : Müşterilerin ürün için ödemeye hazır oldukları ortalama değer 5 dolardan fazla
veya
H a : µ> 5
Alternatif hipotezin ancak topladığımız örnek veriler ona kanıt sağladığında dikkate alınacağını vurgulamak önemlidir.
Tip I ve Tip II Hataları nelerdir?
Boş hipotezi reddetme veya reddetme kararımızın ikili doğası, iki olası hataya yol açar. Aşağıdaki tablo olası tüm sonuçları göstermektedir. Bir Tip Hata ortaya çıkar gerçek Sıfır Hipotezi reddedilir . Tip I Hata yapma olasılığı, genellikle alfa (α) olarak adlandırılan testin anlamlılık seviyesi olarak da bilinir. Dolayısıyla, örneğin, alfa değeri 0.01 olarak ayarlanmış bir test varsa,% 1 gerçek sıfır hipotezi reddetme olasılığı veya% 1 Tip I Hata yapma olasılığı vardır.
Bir Tip II hata ne zaman ortaya çıkar bir yanlış hipotezini reddetmek için başarısız . Tip II Hata yapma olasılığı genellikle Yunanca beta (β) ile gösterilir. β, yanlış bir boş hipotezi doğru bir şekilde reddetme olasılığı olan Testin Gücünü tanımlamak için kullanılır. Bir Testi Gücü olarak tanımlanır 1-P . Daha fazla Güce sahip bir test, daha düşük bir Tip II Hata yapma olasılığı olduğundan daha arzu edilir. Ancak, Tip I Hata yapma olasılığı ile Tip II Hata yapma olasılığı arasında bir denge vardır.
Hipotez Test Örneği
İşletme sahibi örneğine geri dönelim. Cevaplamaya çalıştığımız soruyu hatırlayalım:
S: "Müşterilerimiz ürünümüz için ortalama 5 dolardan fazla ödeyecek mi?"
1. Hem sıfır hem de alternatif hipotezin üstüne koyduk
H 0 : µ ≤ 5
H a : µ> 5
2. Bu örnek için firmanın organik elma suyu kutuları sattığını varsayalım. Her yaştan, gelir düzeyinden ve kültürel geçmişten çok çeşitli tüketiciler tarafından tüketilmektedir. Bu nedenle, ürünümüzün çeşitli tüketici grupları tarafından yaygın olarak kullanıldığı göz önüne alındığında, normal dağıtımın adil olduğunu varsayarsak.
3. Tüketicilerimizden numune alarak 100'ün üzerinde gözlem almayı başaracağımızı varsayalım. Altta yatan popülasyon için normal bir dağılım varsayımımızdan emin olduğumuz ve çok sayıda gözlemimiz olduğu için bir z testi kullanacağız.
4. Sonucumuzdan emin olmak istiyoruz, bu yüzden önem düzeyimizi α =% 5 olarak seçelim, bu sonucumuza güçlü bir kanıt sağlayacaktır.
5. Anlamlılık düzeyinde bir z testi kullanıyoruz ve sıfır hipotezi µ ≤ 5, bu nedenle reddetme noktamız z 0.05 = 1.645 olacaktır . Bu, örneklemimizden hesaplanan z puanı 1.645'ten büyükse sıfır hipotezini reddettiğimiz anlamına gelir .
6. Şimdi, verilerimizi topladığımızı ve 100 gözlemlik örneklemimizden, müşterilerin meyve sularımız için ödemeye razı oldukları ortalama fiyatın 5.02 $ ve örnek standart sapmanın 0.10 $ olduğunu varsayalım . Şimdi , [(5.02 - 5) / (0.1 / √ 100)] ile verilen 2 değerini aldığımız örneklemimiz için z-skorunu hesaplayabiliriz .
7. Hesapladığımız z'nin z 0.05 = 1.645'ten büyük olduğu göz önüne alındığında , sıfır hipotezini% 5 anlamlılık düzeyinde reddetmek için güçlü kanıtlarımız var. O halde, müşterilerin ürün için ödemeye razı oldukları ortalama değerin 5 dolardan fazla olduğu şeklindeki alternatif hipotezden yanayız .
8. Şimdi istatistiksel süreçte ele alınmayan her türlü ekonomik veya nitel meseleyi dikkate almamız gerekiyor. Bunlar genellikle, bulgulara dayalı bir karar verirken ele alınması gereken ölçülebilir olmayan değişkenlerdir. Örneğin, en büyük rakip rakip ürünün fiyatını önemli ölçüde düşürecekse, bu, tüketicilerin ürününüz için ödemeye istekli olduğu ortalama değeri düşürebilir.
Daha fazla kaynak
Hipotez Testi ile ilgili konular hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, Royal Statistics Society web sitesindeki kaynaklara göz atın.
Finans, Finansal Modelleme ve Değerleme Analisti (FMVA) ™ FMVA® Sertifikasyonunu sunar Kariyerlerini bir sonraki seviyeye taşımak isteyenler için Amazon, JP Morgan ve Ferrari gibi şirketlerde çalışan 350.600'den fazla öğrenciye katılın. Öğrenmeye ve kariyerinizi ilerletmeye devam etmek için aşağıdaki Finans kaynakları da yardımcı olacaktır:
- Araştırma Analisti Araştırma Analisti Bir araştırma analisti piyasalar, operasyonlar, finans / muhasebe, ekonomi ve müşterilerle ilgili verileri araştırmak, analiz etmek, yorumlamak ve sunmaktan sorumludur.
- Finansal Matematik Sözlüğü Finansal Matematik Sözlüğü Bu finansal matematik sözlüğü, bir finansal analist olarak bir kariyer için gerekli olan en önemli terimleri ve tanımları kapsar. Bu liste Finansın Finansal Matematik Kursundan alınmıştır.
- Fibonacci Sayıları Fibonacci Sayıları Fibonacci Sayıları, matematikçi Leonardo Fibonacci tarafından keşfedilen / oluşturulan bir tamsayı dizisinde bulunan sayılardır. Dizi bir sayı dizisidir
- ORTALAMA Excel İşlevi ORTALAMA İşlevi Excel'de Ortalamayı Hesapla. ORTALAMA işlevi, İstatistiksel işlevler altında kategorize edilir. Argümanların ortalamasını döndürecektir. Belirli bir argüman kümesinin aritmetik ortalamasını hesaplamak için kullanılır. Bir finansal analist olarak, bu fonksiyon sayıların ortalamasını bulmada faydalıdır.