Examples of using Null hypothesis in English and their translations into Korean
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Null Hypothesis.
영 가설.See the Null Hypothesis.
Null Hypothesis 부터 설명드릴께요.This mean we can't reject the null hypothesis.
우리는 null 가설을 거부하지 못하며.The null hypothesis in ANOVA.
ANOVA 의 영가설 null hypothesis in ANOVA….We cannot reject the null hypothesis.
우리는 null 가설을 거부하지 못하며.The null hypothesis must contain the equal sign.
귀무가설은 반드시 등호(equal sign)을 포함해야 한다.Accept the null hypothesis.
Null Hypothesis 부터 설명드릴께요.This error is the result of not rejecting a false null hypothesis.
이 오류는 거짓 null 가설(본보기)을 거부하지 않은 결과입니다.See also null hypothesis.
이를 null hypothesis 라고 한다.The researcher failed to reject the null hypothesis.
강사는 null hypothesis를 부정(reject)하는데 실패하였다.Writing a null hypothesis for anova.
ANOVA 의 영가설 null hypothesis in ANOVA.And then if that's low enough of a threshold for us, we will reject the null hypothesis.
만약에 음… 이것이 한계점(1%)보다 낮은 확률을 가지면 우리는 귀무가설을 거절할 것입니다.Illustration of null hypothesis testing.
그것은 Null 가설 테스트를 의미합니다.Consequently, the peak(most likely value) of the distribution occurs at t=0, which represents the null hypothesis in a t-test.
따라서 분포의 피크(대부분 값)는 t=0에서 발생하며 이는 t-test의 null 가설을 나타냅니다.How to write a null hypothesis in anova.
ANOVA 의 영가설 null hypothesis in ANOVA.If the null hypothesis is true, we expect to see similar numbers of lower and higher ranks that are both positive and negative(i.e., W+ and W- would be similar).
Null 가설이 사실이라면 양수와 부정(즉, W+ 및 W-가 비슷할 것)인 하위 및 상위 계급의 비슷한 숫자가 표시될 것으로 예상됩니다.What it is meant with Null Hypothesis testing.
그것은 Null 가설 테스트를 의미합니다.In this case, the null hypothesis is simply that the treatment or change will have no effect on the outcome of the experiment.
이 경우, null 가설은 단순히 치료 또는 변화가 실험의 결과에 영향을 미치지 않을 것이라는 것입니다.First, establish the null hypothesis.
첫째, 귀무가설(null hypothesis)을 설정한다.Therefore, the null hypothesis is rejected; the correlation is not zero.
따라서 귀무가설이 기각되며 상관관계가 0이 아닙니다. Argumentos de entrada.We always assume that the null hypothesis is true.
우리는 귀무가설이 가설이 사실이라고 가정하죠.In this instance, the null hypothesis is simply that the treatment or change will not have an influence on the results of the experiment.
이 경우, null 가설은 단순히 치료 또는 변화가 실험의 결과에 영향을 미치지 않을 것이라는 것입니다.The probability of not rejecting a null hypothesis when it is false.
이는 사실임을 감안할 때 null 가설을 거부하지 않을 확률입니다.The null hypothesis is that no radioactive material is in the suitcase and that all measured counts are due to ambient radioactivity typical of the surrounding air and harmless objects in a suitcase.
무효 가설은 방사능 물질이 가방에 없고 측정된 모든 카운트가 주변 공기와 무해한 물체의 전형적인 주변 방사능 때문이라는 것입니다.If abs(t-statistic)> critical value:Reject the null hypothesis that the means are equal.
If abs(statistic) >critical value: 귀무가설을 기각하며, 평균은 서로 다르다.Instead, this value means that if the null hypothesis is true and if all other assumptions made are valid, we have a 5% chance of obtaining a result at least as large as the result currently obtained.
대신 이 값은 영가설이 참이고 다른 모든 가정이 유효하다면 적어도 현재 얻은 결과와 같은 크기의 결과를 얻을 확률이 5%라는 것을 의미합니다.Hundreds of papers and blogposts have been written about what some statisticians deride as‘null hypothesis significance testing'(NHST; see, for example, go. nature. com/pfvgqe).
수 백개의 논문과 블로그의 글들이 몇몇 통계학자들이 ‘귀무가설 중요성 테스트'(NHST, go. nature. com/pfvgqe 참조)라 비웃는 대상에 대해 논했다.Then we have some statistic and we're seeing if the null hypothesis is true, what is the probability of getting that statistic, or getting a result that extreme or more extreme then that statistic.
여기 어떤 통계를 갖고 그리고 우리는 만약 그 귀무가설이 사실 이라면 이 통계를 갖는 확률은 무엇이고, 혹은 이런 극단적인 결과를 갖는.In terms of our medication example, if the value of the calculated F-statistic is more than the F-critical value(fora specific α/significance level), then we reject the null hypothesis and can say that the treatment had a significant effect.
우리의 약물 예의 관점에서, 계산 된 F-통계의 값이 F 임계 값 (특정 α / 유의 수준)보다 큰 경우,우리는 null 가설을 거부하고 치료가 상당한 영향을 미쳤다고 말할 수 있습니다.Thus we can say that the suitcase is compatible with the null hypothesis(this does not guarantee that there is no radioactive material, just that we don't have enough evidence to suggest there is).
따라서 우리는 가방이 null 가설과 호환된다는 것을 말할 수 있습니다 (이것은 방사성 물질이 없다는 것을 보장하지 않으며, 우리가 제안 할 충분한 증거가 없다는 것을 보장하지 않습니다).
