Jelaskan Tina panempo Bayesian, dari Tés hipotésa statistik dalam bahasa sunda

mangrupa hal nu pas keur maké tes hipotesa dina kasus teori kaputusan normatip (hususna dina masalah pamilihan model) sarta mungkin keur ngumpulkeun bukti pitulung hipotesa saperti maké konsép rasio likelihood nu disebut Bayes factors.

Aya sababaraha hal nu perlu disiapkeun saméméh nalungtik data.

Hipotesa kudu ditangtukeun dina watesan matematika/statistik sangkan mungkin ngitung probabiliti hipoetsa sample bener. Conto: Respon mean kana "perlakuan" salila uji sarua jeung respon mean kana "placebo" dina grup kontrol. Respon duanana mibanda sebaran normal nu nilai mean teu dipikanyaho sarta nilai simpangan baku nu sarua tur dipikanyaho.

Hiji tes statistik kudu dipilih nu bakal nyimpulkeun informasi dina sampel nu pakait jeung hipotesa. Saperti statistik nu dipikanyaho minangka statistik kacukupan. Statistik kacukupan keur hiji paraméter tina sebaran, aya lamun jeung lamun bentuk sebaran-na kaasup kana kulawarga eksponensial. Dina conto dibérékeun di luhur, mungkin bakal aya béda numeris antara dua sampel méan, m1 − m2.

Sebaran tes statistik dipaké keur ngitung susunan probabiliti nilai nu mungkin (ilaharna hiji interval atawa gabungan intervals). Dina conto ieu, béda antara méans sampel bakal mibanda sebaran normal nu simpangan baku-na sarua jeung faktor waktu simpangan baku nu ilahar  nu mana n1 jeung n2 nyaéta ukuran sampel.

Antara sakabéh susunan nilai mungkin, kudu dipilih hiji nilai nu dianggap ngawakilan kajadian ekstri tinimbang hipotesa. Ieu disebut daerah kritis uji statistik. Sebaran uji statistik aya dina daerah kritis lamun hipotesa bener sarta disebut nilai alpha (atawa ukuran) tina uji statistik.

Sanggeus data aya, uji statistik diitung sarta ditangtukeun dina jero daerah kritis.

Lamun uji statistik aya dina jero daerah kritis, maka kasimpulanna nyaéta