Výzkum testování hypotéz s asistencí simulace
Výzkum testování hypotéz s asistencí simulace nahrazuje nebo doplňuje analytickou teorii pravděpodobnosti výpočetní simulací — metody přesampling, permutace nebo Monte Carlo — k vytvoření nulových distribucí a vyhodnocení hypotéz. Místo předpokladu parametrické distribuce a konzultace tabulky výzkumník generuje tisíce simulovaných datových sad z pozorovaných dat nebo specifikovaného modelu, čímž buduje empirickou nulovou distribuci, vůči níž je porovnáván pozorovaný testovací statistik. Tento přístup je obzvláště cenný, když nelze splnit analytické předpoklady (normalita, velké vzorky).
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Efron, B., & Tibshirani, R. J. (1993). An Introduction to the Bootstrap. Chapman and Hall/CRC. ISBN: 978-0412042317
- Good, P. I. (2005). Permutation, Parametric and Bootstrap Tests of Hypotheses (3rd ed.). Springer. ISBN: 978-0387988641
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Simulation-Assisted Hypothesis Testing Research. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/research-design/simulation-assisted-hypothesis-testing-research
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Simulace Monte CarloRozhodování↔ compare
- Permutační (randomizační) testStatistika↔ compare
- Analýza síly (Power Analysis)Statistika↔ compare
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →