Как найти гипотезу: 4 способа поиска ответа :: SYL.ru

Содержание

4 способа поиска ответа :: SYL.ru

После изучения темы про прямоугольные треугольники ученики часто выбрасывают из головы всю информацию о них. В том числе и то, как найти гипотенузу, не говоря уже о том, что это такое.

как найти гипотенузу

И напрасно. Потому что в дальнейшем диагональ прямоугольника оказывается этой самой гипотенузой, и ее нужно найти. Или диаметр окружности совпадает с самой большой стороной треугольника, один из углов которого прямой. И найти ее без этого знания невозможно.

Существует несколько вариантов того, как найти гипотенузу треугольника. Выбор метода зависит от исходного набора данных в условии задачи величин.

Способ под номером 1: даны оба катета

Это самый запоминающийся метод, потому что использует теорему Пифагора. Только иногда ученики забывают, что по этой формуле находится квадрат гипотенузы. Значит, чтобы найти саму сторону, нужно будет извлечь квадратный корень. Поэтому формула для гипотенузы, которую принято обозначать буквой «с», будет выглядеть так:

с = √ (а2 + в2), где буквами «а» и «в» записаны оба катета прямоугольного треугольника.

как находить гипотенузу прямоугольного треугольника

Способ под номером 2: известен катет и угол, который к нему прилежит

Для того чтобы узнать, как найти гипотенузу, потребуется вспомнить тригонометрические функции. А именно косинус. Для удобства будем считать, что даны катет «а» и прилежащий к нему угол α.

Теперь нужно вспомнить, что косинус угла прямоугольного треугольника равен отношению двух сторон. В числителе будет стоять значение катета, а в знаменателе — гипотенузы. Из этого следует, что последнюю можно будет сосчитать по формуле:

с = а / cos α.

Способ под номером 3: даны катет и угол, который лежит напротив него

Чтобы не запутаться в формулах, введем обозначение для этого угла — β, а сторону оставим прежнюю «а». В этом случае потребуется другая тригонометрическая функция — синус.

Как и в предыдущем примере, синус равен отношению катета к гипотенузе. Формула этого способа выглядит так:

с = а / sin β.

Для того чтобы не запутаться в тригонометрических функциях, можно запомнить простое мнемоническое привило: если в задаче идет речь о противолежащем угле, то нужно использовать синус, если — о прилежащем, то косинус. Следует обратить внимание на первые гласные в ключевых словах. Они образуют пары о-и или и-о.

квадрат гипотенузы

Способ под номером 4: по радиусу описанной окружности

Теперь, для того чтобы узнать, как найти гипотенузу, потребуется вспомнить свойство окружности, которая описана около прямоугольного треугольника. Оно гласит следующее. Центр окружности совпадает с серединой гипотенузы. Если сказать по-другому, то самая большая сторона прямоугольного треугольника равна диагонали окружности. То есть удвоенному радиусу. Формула для этой задачи будет выглядеть так:

с = 2 * r, где буквой r обозначен известный радиус.

Это все возможные способы того, как находить гипотенузу прямоугольного треугольника. Пользоваться в каждой конкретной задаче нужно тем методом, который больше подходит по набору данных.

Пример задачи №1

Условие: в прямоугольном треугольнике проведены медианы к обоим катетам. Длина той, которая проведена к большей стороне, равна √52. Другая медиана имеет длину √73. Требуется вычислить гипотенузу.

Решение.

Так как в треугольнике проведены медианы, то они делят катеты на два равных отрезка. Для удобства рассуждений и поиска того, как найти гипотенузу, нужно ввести несколько обозначений. Пусть обе половинки большего катета будут обозначены буквой «х», а другого — «у».

Теперь нужно рассмотреть два прямоугольных треугольника, гипотенузами у которых являются известные медианы. Для них нужно дважды записать формулу теоремы Пифагора:

(2у)2 + х2 = (√52)2

и

(у)2 + (2х)2 = (√73)2.

Эти два уравнения образуют систему с двумя неизвестными. Решив их, легко можно будет найти катеты исходного треугольника и по ним его гипотенузу.

Сначала нужно все возвести во вторую степень. Получается:

2 + х2 = 52

и

у2 + 4х2 = 73.

Из второго уравнения видно, что у2 = 73 — 4х2. Это выражение нужно подставить в первое и вычислить «х»:

4(73 — 4х2) + х2 = 52.

После преобразования:

292 — 16 х2 + х2 = 52 или 15х2 = 240.

Из последнего выражения х = √16 = 4.

Теперь можно вычислить «у»:

у2 = 73 — 4(4)2 = 73 — 64 = 9.

у = 3.

По данным условия получается, что катеты исходного треугольника равны 6 и 8. Значит, можно воспользоваться формулой из первого способа и найти гипотенузу:

√(62 + 82) = √(36 + 64) = √100 = 10.

Ответ: гипотенуза равна 10.

как найти гипотенузу треугольника

Пример задачи №2

Условие: вычислить диагональ, проведенную в прямоугольнике с меньшей стороной, равной 41. Если известно, что она делит угол на такие, которые соотносятся как 2 к 1.

Решение.

В этой задаче диагональ прямоугольника является наибольшей стороной в треугольнике с углом 90º. Поэтому все сводится к тому, как найти гипотенузу.

В задаче идет речь об углах. Это значит, что нужно будет пользоваться одной из формул, в которых присутствуют тригонометрические функции. А сначала требуется определить величину одного из острых углов.

Пусть меньший из углов, о которых идет речь в условии, будет обозначен α. Тогда прямой угол, который делится диагональю, будет равен 3α. Математическая запись этого выглядит так:

90º = 3 α.

Из этого уравнения просто определить α. Он будет равен 30º. Причем он будет лежать напротив меньшей стороны прямоугольника. Поэтому потребуется формула, описанная в способе №3.

Гипотенуза равна отношению катета к синусу противолежащего угла, то есть:

41 / sin 30º = 41 / (0,5) = 82.

Ответ: гипотенуза равна 82.

Гипотенуза в прямоугольном треугольнике — формула, пример расчета, калькулятор

Гипотенуза – это самая длинная сторона прямоугольного треугольника. Она лежит напротив прямого угла. Длина гипотенузы может быть найдена различными способами.
прямоугольный треугольник
Если известна длина обоих катетов, то ее размер вычисляется по теореме Пифагора: сумма квадратов двух катетов равняется квадрату гипотенузы.
{a^2}+{b^2}={c^2}

Соответственно длина гипотенузы в прямоугольном треугольнике вычисляется по формуле:

c=sqrt{{a^2}+{b^2}}
Иконка карандаша 24x24К примеру: катет a = 3 см, катет b = 4 см.
Чтобы найти длину гипотенузы в прямоугольном треугольнике, подставим числа в формулу. c=sqrt{{3^2}+{4^2}}=sqrt{9+16}=sqrt{25}=5 см

Преобразовав эту формулу можно найти и длину одного неизвестного катета.
a=sqrt{{c^2}-{b^2}}, b=sqrt{{c^2}-{a^2}}

В случае если известна длина катета A и гипотенузы C, угол α можно определить по формуле:sin(alpha)={A/C}
Второй угол будет вычисляться так: β = 180°-90°-α. Зная, что сумма всех углов составляет 180°, вычитаем прямой угол и уже известный.
Иконка карандаша 24x24К примеру: A = 3 см, C=5 см, подставляем значения в формулу: sin(alpha)={3/5}=0,6
По таблицу синусов угол α будет приблизительно равен 36°, соответственно угол β = 54°.

Если по условиям даны параметры двух катетов, то можно найти острый угол по следующей формуле:
tan(alpha)={A/B}

Иконка карандаша 24x24К примеру: A = 3 см, B = 4 см
Подставляем значения в формулу tan(alpha)={3/4}=0,75
По таблице тангенсов угол α будет равняться 36°, соответственно угол β = 54°.

Также стороны прямоугольного треугольника можно найти по различным формулам в зависимости от количества известных переменных.

При расчете параметров прямоугольного треугольника важно обращать внимание на известные значения и решать задачу по самой простой формуле.

что это такое, как сформулировать, как написать

Рассказываем, что такое гипотеза в дипломном исследовании или курсовой работе, как правильно ее сформулировать и написать.

Что такое гипотеза исследования?

Гипотеза дипломного исследования — это прогноз результата всего дипломного проекта, предположение, каким будет окончательный вывод в работе. Впоследствии начальное допущение опровергается или подтверждается. И то, и другое имеет равную ценность.

Виды гипотезы

Гипотеза как понятие чаще всего используется в логике. У нее есть множество определений и классификаций, но дипломнику для качественного выполнения работы достаточно знать два основных вида:

  • Рабочая — предположение в самом начале исследования, которое структурирует наблюдения и дает им первоначальные объяснения. Такое суждение временно и служит лишь для систематизации имеющегося фактического материала.
  • Научная — имеет под собой базу из уже накопленных научных знаний и фактов. Отталкиваясь от нее, можно развить научную теорию и позже воплотить полученные результаты в методики и технологии.

Как сформулировать гипотезу

Чтобы грамотно и «без воды» составить гипотезу исследования, нужно поделить весь процесс ее разработки на три основных этапа:

  1. Анализ отдельных истин и поиск связи между ними.
  2. Совмещение и обобщение этих фактов.
  3. Формулировка предположения.

Как сформулировать гипотезу в дипломной работе

Предположения не рождаются из ниоткуда. После проведения необходимого объема исследовательских работ, разговоров с научным руководителем, экспериментов и опытов можно выявить новую информацию или же противоречие. Именно из этого противоречия и возникает первоначальное суждение. Оно может стать новым решением проблемы в тексте.

 Есть несколько основных методов его формирования:

  • Мозговая атака. Используется при коллективном поиске новых идей и решений. Ее суть заключается в стимулировании творческой активности участников и выявлении наибольшего количество вариантов решения;
  • А

что это такое и как сделать тест для вашей маркетинговой кампании? – BYYD

При попытке оптимизировать свою стратегию, вы можете столкнуться с таким понятием, как проверка гипотез. Этот термин звучит научно и может показаться сложным, но действительно может помочь в улучшении маркетинга компании и получения большого количества конверсий. Наиболее хорошо проверка гипотез работает с B2B-компаниями.

 

Что такое проверка гипотез?

 

Если говорить проще, то это процесс наблюдения и формирования вопросов на основе собранной информации, и попытки ответить на него с помощью научных методик.

Прелесть этого тестирования в том, что оно проводится постепенно, есть время на обдумывание, а еще каждый этап фиксируется в записи. И хотя проверка гипотез — не новое явление, сейчас о нем немного забыли. Поэтому, если вы будете использовать методику в своей стратегии, можете рассчитывать на хорошее конкурентное преимущество. Итак, как же проводить тестирование? Разберемся, но сначала рассмотрим методологию.

 

Что такое гипотеза?

 

Это вопрос, основанный на конкретном наблюдении, которое вам нужно доказать. Чтобы вопрос стал гипотезой, он должен быть непременно доказуем — это основное условие. Например, вы можете доказать, что изменение заголовка в рекламном объявлении увеличит конверсию на 20%, но не сможете проверить вопрос «Поможет ли изменение заголовка увеличить конверсию?». Другими словами, гипотеза должна быть конкретной, а не расплывчатой.

Вот отличный пример.

Допустим, у вас есть десять постов в блоге. Два очень успешны. Они получают массу просмотров и шеров в социальных сетях. Вы заметили, что в успешных статьях больше изображений и более короткие абзацы, чем в других, менее успешных публикациях.

Тогда ваша гипотеза может быть следующей: «Будут ли другие статьи с большими изображениями и лучшим форматированием получать такое же внимание?»

Затем вы можете запустить тесты, чтобы оценить точность вашей гипотезы. Это и есть проверка гипотезы.

 

Почему A / B-тестирование и многовариантное тестирование тоже классифицируется как проверка гипотез

проверка гипотез

Такие популярные методы, как A / B-тесты и многовариантное тестирование, считаются проверкой гипотез.

Например, если вы запускаете рекламу для ретаргетинга, можете спросить, подходит ли ваше изображение, а также демографические настройки. Затем запустить A / B и многовариантные тесты, чтобы увидеть, есть ли увеличение трафика и продаж.

проверка гипотез

Нулевая гипотеза и альтернативная гипотеза

 

Это термин из логической статистики, из которой также вытекает проверка гипотез. Нулевая гипотеза — утверждение, которое относится к гипотезе, которую вы пытаетесь доказать.

Например, если вы увеличиваете количество изображений в статьях блога с целью повышения количества просмотров, нулевая гипотеза — то, что не произойдет никаких изменений.

Это не тот результат, на который вы надеетесь, но он дает вам представление о том, что вы пытаетесь опровергнуть.

проверка гипотез

Как использовать проверку гипотез правильно

 

Шаг 1: Решите, что тестировать

 

Выберете элементы, которые хотите улучшить. Как только у вас появится «испытуемый», считайте, что эксперимент начался.

 

Шаг 2: Определите свою гипотезу

 

В этом суть проверки гипотез. Вопрос, который вы зададите, чтобы затем попытаться его доказать.

Если реклама не конвертируется, вы можете спросить, достаточно ли убедителен креатив. Если ваши электронные письма не открываются, вы можете задаться вопросом, есть ли проблема в шаблоне или, наоборот, в его отсутствии.

Вопросы, которые вы зададите, станут основой для экспериментов.

 

Шаг 3: Определите ваши переменные

 

Используете ли вы A / B или многовариантное тестирование, или какой-либо другой способ тестирования гипотез, не важно. Выясните, какие изменения вы хотите внести, а затем начните тесты.

 

Шаг 4: Проверьте свои гипотезы

 

С вашей первоначальной гипотезой, нулевой гипотезой и альтернативной гипотезой, которую вы только что получили, начните процесс тестирования.

 

Шаг 5: Рассчитайте свои результаты, проанализируйте и действуйте

 

Дайте каждому тесту время, чтобы сгенерировать адекватные данные. Не спешите. Вносить изменения в зависимости от прихотей или эмоций — совсем не лучшее решение.

Вместо этого следуйте фактам. Если ваши гипотезы действительно подтвердятся, вы получите доказательство того, что ваши изменения работают

Если нулевые или альтернативные гипотезы доказаны, найдите другие переменные.

После того, как вы получили результаты тестов по рекламе, вашей посадочной странице и готовы к запуску рекламной кампании, запускайте ее. Например, через программатик платформу. Зарегистрируйтесь прямо сейчас.

 

Проверка гипотез

Общий обзор


Определение нулевой и альтернативной гипотезы, уровня статистической значимости


Получение статистики критерия, определение критической области


Получение значения р (достигнутого уровня значимости)


Применение значения р


Проверка гипотез против доверительных интервалов



Общий обзор

Часто делают выборку, чтобы определить аргумен­ты против гипотезы относительно популяции (генеральной совокупности). Этот процесс известен как проверка гипотез (проверка статистических гипотез или проверка значимости), он представляет количественную меру аргументов про­тив определенной гипотезы.

Установлено 5 стадий при проверке гипотез:

  1. Определение нулевой () и альтернативной гипотезы () при исследовании. Определение уровня значимости критерия.

  2. Отбор необходимых данных из выборки.

  3. Вычисление значения статистики критерия, отвечающей .

  4. Вычисление критической области, проверка статистики критерия на предмет попадания в критическую область.

  5. Интерпретация достигнутого уровня значимости р и результатов.



Определение нулевой и альтернативной гипотез, уровня статистической значимости

При проверке значимости гипотезу следует формулировать независимо от используемых при ее проверке данных (до проведения проверки). В таком случае можно получить действительно продуктивный результат.

Всегда проверяют нулевую гипотезу (), которая отвергает эффект (например, разница средних равняется нулю) в популяции.

Например, при сравнении показателей курения у мужчин и женщин в популяции нулевая гипотеза означала бы, что показатели курения одинаковые у женщин и мужчин в популяции.

Затем определяют альтернативную гипотезу (), которая принимается, если нулевая гипотеза неверна. Альтернативная гипотеза больше относится к той теории, которую собираются исследовать. Итак, на этом примере альтернативная гипотеза заключается в утверждении, что показатели курения различны у женщин и мужчин в популяции.

Разницу в показателях курения не уточнили, т.е. не установили, имеют ли в популяции мужчины более высокие или более низкие показатели, чем женщины. Такой подход известен как двусторонний критерий, потому что учитывают любую возможность, он рекомендуется постольку, поскольку редко есть уверенность заранее в направлении какого-либо различия, если таковое существует.

В некоторых случаях можно использовать односторонний критерий для гипотезы , в котором направление эффекта задано. Его можно применить, например, если рассматривать заболевание, от которого умерли все пациенты, не получившие лечения; новый препарат не мог бы ухудшить положение дел.

Уровень значимости. Важным этапом проверки статистических гипотез является определение уровня статистической значимости , т.е. максимально допускаемой исследователем вероятности ошибочного отклонения нулевой гипотезы.



Получение статистики критерия, определение критической области

После того как данные будут собраны, значения из выборки подставляют в формулу для вычисления статистики критерия (примеры различных статистик критериев см. ниже). Эта величина количественно отражает аргументы в наборе данных против нулевой гипотезы.

Критическая область. Для принятия решения об отклонении или не отклонении нулевой гипотезы необходимо также определить критическую область проверки гипотезы.

Выделяют 3 вида критических областей:

  • двусторонняя:

Рис. 1 Двусторонняя критическая область

  • левосторонняя:

Рис. 2 Левосторонняя критическая область

  • правосторонняя:

Рис. 3 Правосторонняя критическая область

— заданный исследователем уровень значимости.

Если наблюдаемое значение критерия (K) принадлежит критической области (Kкр, заштрихованная область на рис.1-3), гипотезу отвергают, если не принадлежит — не отвергают.

Для краткости можно записать и так:

| K | > Kкр — отклоняем H0

| K | < Kкр — не отклоняем H0


Получение значения р (достигнутого уровня значимости)


Все статистики критерия подчиняются известным теоретическим распределениям вероятности. Значение статистики критерия, полученное из выборки, связывают с уже известным распределением, которому она подчиняется, чтобы получить значение р, площадь обоих «хвостов» (или одного «хвоста», в случае односторонней гипотезы) распределения вероятности.




Большинство компьютерных пакетов обеспечивают автоматическое вычисление двустороннего значения р.


Значение р — это вероятность получения нашего вычисленного значения критерия или его еще большего значения, если нулевая гипотеза верна.


Иными словами, p — это вероятность отвергнуть нулевую гипотезу при условии, что она верна.


Нулевая гипотеза всегда относится к популяции, представляющей больший интерес, нежели выборка. В рамках проверки гипотезы мы либо отвергаем нулевую гипотезу и принимаем альтернативу, либо не отвергаем нулевую гипотезу. Подробнее об ошибках при проверке гипотез


Применение значения р


Следует решить, сколько аргументов позволят отвергнуть нулевую гипотезу в пользу альтернативной. Чем меньше значение р, тем сильнее аргументы против нулевой гипотезы.




  • Традиционно полагают, если р < 0,05, (=0,05) то аргументов достаточно, чтобы отвергнуть нулевую гипотезу, хотя есть небольшой шанс против этого. Тогда можно отвергнуть нулевую гипотезу и сказать, что результаты значимы на 5% уровне.


  • Напротив, если р > 0,05, то аргументов недостаточно, чтобы отвергнуть нулевую гипотезу. Не отвергая нулевую гипотезу, можно заявить, что результаты не значимы на 5% уровне. Данное заключение не означает, что нулевая гипотеза истинна, просто недостаточно аргументов (возможно, маленький объем выборки), чтобы ее отвергнуть.

Уровень значимости (т.е. выбранная «граница отсечки») 5% задается произвольно. На уровне 5% можно отвергнуть нулевую гипотезу, когда она верна. Если это может привести к серьезным последствиям, необходимо потребовать более веских аргументов, прежде чем отвергнуть нулевую гипотезу, например, выбрать значение = 0,01 (или 0,001).


Определение результата только как значимого на определенном уровне граничного значения (например 0, 05) может ввести в заблуждение. Например, если р = 0,04, то нулевую гипотезу отвергаем, но если р = 0,06, то ее не отвергли бы. Действительно ли они различны? Мы рекомендуем всегда указывать точное значение р, обычно получаемое путем компьютерного анализа.




Проверка гипотез против доверительных интервалов


Доверительные интервалы и проверка гипотез тесно связаны. Первоначальная цель проверки гипотезы состоит в том, чтобы принять решение и предоставить точное значение р.


Доверительный интервал (ДИ) количественно определяет изучаемый эффект (например, разницу в средних) и дает возможность оценить значение результатов. ДИ предоставляют интервал вероятных значений для истинного эффекта, поэтому его также можно использовать для принятия решения даже без точных значений р.


Например, если бы гипотетическое значение для данного эффекта (например, значение, равное нулю) находилось вне 95% ДИ, можно было бы счесть гипотетическое значение неправдоподобным и отвергнуть . В этом случае станет известно, что р < 0,05, но не станет известно его точное значение


Связанные определения:
p-уровень
Альтернативная гипотеза, альтернатива
Альфа-уровень
Бета-уровень
Гипотеза
Двусторонний критерий
Критерий для проверки гипотезы
Критическая область проверки гипотезы
Мощность
Нулевая гипотеза
Односторонний критерий
Ошибка I рода
Ошибка II рода
Статистика критерия
Эквивалентные статистические критерии

В начало

Содержание портала

Как тестировать гипотезы и кратно расти? Теория. Практика. Инструмент

Как перезагрузить отдел маркетинга за 7 дней и получить первый значимый рост уже через 30 дней?

Сервис кратного роста hopox позволит наладить работу Growth Team и тестировать гипотезы роста непрерывно.

В статье теория, практика и интрумент собраны в единую Технологию кратного роста.


Итак, в чем секрет быстрого роста Twitter, Facebook, Amazon?

Возможно, у них изначально была гениальная идея? Или безумные инвестиции позволили нанять дорогих маркетологов? Быть может, просто повезло?

Сразу скажу ответ: на самом деле они не боялись экспериментировать, ошибаться, и делали это часто и быстро. Расположение кнопок в Facebook, механика удержания пользователей в Twitter, принуждение к покупке в Amazon или Booking через цепочку писем, ретаргетинг или скидки — это результат огромного количества экспериментов.

Все крупные компании делают это. Мобильное приложение Facebook постоянно требует обновления, Amazon меняет код на сайте в среднем каждые 11 сек, а вице-президент по продукту Twitter признался, что значительный рост начался, когда стали тестировать десять гипотез в неделю, а не одну в две недели.

Кол-во проведённых экспериментов в неделю = скорость роста компании.

Любые маркетинговые действия, даже изменение кода на сайте, можно интерпретировать как эксперимент. Но почувствуйте разницу между тем, чтобы “просто продавать” по телефону или продавать много, если процессы выстроены, персонал обучен, внедрена CRM-система. Разница как между ремеслом и производством, не правда ли?

В данной статье процесс кратного роста изложен как технология. Даны теоретические и практические аспекты работы, представлен инструмент для командной работы hopox. Используйте этот материал, чтобы рост в вашей компании перестал быть стихийным явлением. Теперь рост — это отлаженный, управляемый процесс, который можно измерить и на который можно влиять.

Теория кратного роста

Описываемая технология роста подходит только, если у вас уже есть продукт, в котором пользователи чувствуют себя счастливыми и платят за него. В этом случае кратный рост достигается с помощью — непрерывного поиска узких мест, снижения издержек и увеличения количества и ценности клиентов за счет быстрых экспериментов, базирующихся на данных.

Эксперименты могут быть в каналах привлечения, в воронке продаж, в монетизации, в алгоритме знакомства и использования продукта, в способах рекомендации продукта друзьям, в механизмах удержания активных клиентов и воскрешении отказавшихся клиентов и т. д. Разделить области экспериментирования можно с помощью “Пиратских метрик” Дейва МакКлюра: Привлечение, Активация, Удержание, Виральность, Доход. Эти пять шагов описывают путь пользователя, который способен дать максимальную ценность для бизнеса.

Однако, внутри каждой области экспериментирования есть еще несколько воронок, которые стоит оптимизировать. Например, виральность может содержать механизм приглашения друзей и содержать несколько шагов.

Например, в этом примере подключение адресной книги пользователя для быстрой отправки приглашений позволило увеличить виральность в 2,5 раза.

Итак, как проводить эксперименты по улучшению каждого показателя?

В книге “Бизнес с нуля” Эрик Рис описал научный подход вывода новых продуктов и услуг на рынок с минимальными затратами ресурсов с помощью постоянных экспериментов и обратной связи от клиентов. Вот несколько ключевых принципов, которые необходимо использовать для систематизации процесса экспериментирования:

— Любые маркетинговые инициативы надо воспринимать всего лишь как предположения. Для быстрой проверки предположений формулировать их в виде гипотезы с указанием прогнозируемого эффекта в цифрах.

Задания формулируем как гипотезы: “Если <действие>, то <результат в цифрах>”

— Любую идею, функционал, продукт можно проверить, создав Минимально Жизнеспособный Продукт (MVP), чтобы получить на него обратную связь от клиента и понять какой же продукт нужен на самом деле.
— Нельзя строить долгосрочных планов. Имея долгосрочное виденье, разделите план на короткие итерации сроком на одну, две недели и делайте только то, на что можно быстро получить отклик клиента.
— Запустите процесс непрерывного обучения в цикле Build-Measure-Learn. Этот цикл связывает в единый процесс проведение эксперимента, получение обратной связи от клиента в цифрах и осознание результатов эксперимента.

Методология HADI (Hypothesis — Action — Data — Insights) — это простейший алгоритм циклической проверки идей — от гипотезы, через действие к данным и выводам.

Цикл управления начинается с формулирования гипотезы (Hypothesis) по принципу «если», «то». На втором этапе необходимо провести ряд работ для запуска эксперимента (Action), затем собрать данные за заданный период (Data) и в заключении сделать однозначный вывод, была ли успешна гипотеза, что и как можно улучшить, запустив следующий цикл проверки гипотез (Insights).

Это и все теоретические знания, необходимые для кратного роста?

Нет. Но важно понимать, что каждый продукт уникален, каждая аудитория своенравна и то, что работает в одной компании, может не работать в другой. Кратное преимущество возможно тогда, когда вы не копируете чужую модель, а создаете свою, уникальную. Именно о том, как ее найти — рассказано в данной статье.

Практика кратного роста

На практике запустить в компании процесс постоянного экспериментирования через циклы Build-Measure-Learn или HADI не так просто. Во-первых, текущая рутина не дает сосредоточиться на росте и рост компании зачастую становится второстепенной задачей. Во-вторых, не понятно как настроить рабочий процесс внутри команды: кто отвечает за рост, как принимаются рискованные решения, кто отвечает за неудачи, сколько и какие ресурсы можно использовать и самое главное — причем тут цикл HADI?

Ниже приведена инструкция по созданию Команды роста из существующих сотрудников компании и то, чем им стоит заняться первые 30 дней, чтобы наладить устойчивый процесс экспериментирования и найти первые точки роста компании.

1. Выберите лидера Команды роста

Первым делом, стоит определиться с персоной, которая будет отвечать за рост компании. Желательно закрепить за ним должность содержащее слово рост или growth, например: Маркетолог Роста (Growth Marketer), Менеджер Роста (Growth Manager), Директор по развитию/росту (VP of Growth). Должность поначалу может быть виртуальной и совмещена с основной должностью CEO, CMO, CTO, PM, веб-аналитик, ведущий маркетолог.

Лидер Команды роста будет отстаивать идеи перед руководством, создавать благоприятную атмосферу для экспериментирования и стимулировать команду к продвижению вперёд.

Требования к лидеру типичные для руководителя: хорошо разбираться в продукте и иметь хелихоптер взгляд на бизнес, быть открытым к предложениям, иметь авторитет в компании и опыт руководства.

Обязательные условия его работы:

— Наличие мандата на нестандартные решения и ошибки. Для того, чтобы развиваться, необходимо прибегать к нетрадиционным методам и решениям. Которые зачастую разнятся с существующей политикой компании. Задача лидера компании роста — предоставить площадку для свободного проведения экспериментов;

— Материальная заинтересованность в росте компании.

2. Соберите Команду роста

Теперь надо отобрать до 8 сотрудников в Команду роста (Growth Team). Изначально она может не иметь строгого очертания, структурного разделения и быть динамичной, поскольку задача команды — еженедельное обсуждение гипотез роста и их исполнение параллельно с текущей деятельностью. Но о работе Отдела роста чуть позже.

Как собрать Growth Team и какими качествами она должна обладать?

В общем виде члены команды должны быть жадными до новых знаний, склонны к риску и действовать агрессивно, всегда основываясь на данных. Но есть несколько принципиально важных черт:

Открытость

Эта характеристика играет первостепенную роль, ведь лучшие идеи являются нелогичными, контр-интуитивными. Наибольший эффект достигается тогда, когда проверяются самые безумные гипотезы. Открытость, прежде всего, является ключевой чертой PM и Tech Leads — людей, наделенных полномочиями “убивать” идеи. Один человек, крайне пессимистично настроенный, может саботировать, парализовать работу всей команды. Обычно такие люди просто не готовы к изменениям и все воспринимают в штыки. Не включайте их в команду роста.

Собственное мнение

Крупные компании не редко сталкиваются с ложными утверждениями или с директивным управлением, исходящим от руководителей. Каждый член команды роста должен иметь склонность к здоровому скептицизму, к проверке того, что на самом деле есть “правильно”, основываясь только на проведенных тестах и данных, и, если потребуется, идти против принятых в компании принципов для проверки своих убеждений.

Способность быстро обучаться

Каждый участник команды роста должен быть способен к быстрому обучению. Маркетинговые задачи будут постоянно меняться от платного привлечения, до SEO и рассылки уведомлений. Вам потребуются люди, способные адаптироваться и обучаться в максимально сжатые сроки, читать множество статей и книг в тот момент, когда это действительно нужно.

Принципы команды роста:

  • Данные никогда не врут, но они говорят не все
  • Фокусировка всегда побеждает обобщение
  • Тратьте время только на подлинный, честный рост
  • Большинство гипотез будут неудачными. Смиритесь
  • Празднуйте каждую успешную гипотезу
  • Нет предела росту

3. Выстройте процесс
Итак, у вас есть лидер и до 8 сотрудников в команде роста. Теперь необходимо запустить непрерывный процесс тестирования гипотез, например, используя циклы HADI. Процесс экспериментирования — это гибкая методология, адаптированная под маркетинговые задачи, поэтому многое в процессе работы команды роста будет напоминать работу отдела разработки, но принципиальные различия все же есть.

Как выстроить процесс?

— Утвердить еженедельные встречи команды роста (Growth Meeting) длительностью не более часа перед встречами отдела разработки, поскольку в бэк-лог спринта должны попадать задания от команды роста на ряду с заданиями из отдела поддержки и других отделов.

— Проводить еженедельные встречи отдела роста со следующим расписанием: обсуждение результатов тестирования гипотез предыдущей итерации, генерация новых гипотез по выбранным ключевым метрикам, выбор наиболее эффективных гипотез, требующих минимальных ресурсов на проверку, распределение задач для тестирования гипотез между отделами и сотрудниками.

Более подробное расписание Growth Meeting и памятка по созданию гипотез в руководстве по технологии кратного роста после регистрации.

— После встречи, на протяжении всей итерации, лидер Команды роста должен контролировать ход выполнения заданий и запуск сбора данных по каждой гипотезе.

Схема работы команды роста по тестированию гипотезы через циклы HADI:

Для того чтобы добиться успехов уже в первый месяц, фокусируйте команду вокруг одной, максимум двух ключевых метрик продукта (новые подписчики, количество забронированных ночей, месячная прибыль и т.д.). Это намного упрощает расстановку приоритетов для роста и направляет команду на тот путь, на котором каждый способен генерировать идеи.

Праздновать каждую победу особенно важно первый месяц, например, бить в рынду, чтобы весь офис знал, что протестирована успешная гипотеза и случился рост.

Несколько месяцев спустя вы поймете, что точки роста есть буквально повсюду. Публикуя новый пост, создавая новое письмо, размещая презентацию в открытом доступе, можно расти, каждый раз улучшая эффективность таких простых, рутинных действий. Технология кратного роста легко масштабируется из Команды роста на весь отдел маркетинга. В ее основе всего два принципа: соизмерять свои действия с аналитическими данными о поведении клиентов и постоянно обучаться, совершенствуясь после каждого действия.

В итоге, все маркетинговые решения и действия будут основаны на данных о пользователях и их поведении. Это называется Маркетинг, основанный на данных (Data-Driven Marketing). Но об этом уже в другой статье.

Инструменты кратного роста

Как только вы получите несколько краткосрочных результатов, вы откроете для себя важность используемых инструментов для проведения глубокого анализа и проведения быстрых экспериментов.

C одной стороны, Команде роста нужны инструменты аналитики, вроде Google Analytics, KissMetrics и маркетинговые инструменты: контекстная реклама, рассылка писем, виджеты на сайт, соц. сети и т.п., которые выдают аналитические данные, как минимум, о количестве переходов.

Главные враги продуктивности — слабые данные о поведении клиентов и отсутствие инструментов

С другой стороны, инструмент командной работы, где можно систематизировать и распределять задания (теперь уже гипотезы), например: Trello, Asana и т.п. Поскольку процесс экспериментирования основан на гибких методологиях, для работы в команде лучше использовать сервис использующий кан-бан доску (agile доску).

hopox
hopox — специализированный сервис для работы Команды роста, в основе которого доска с гипотезами, где пользователь заранее выставляет метрики успешности задачи, а результат выполнения анализирует сервис, загружая данные из различных сторонних инструментов.

hopox пропитан идеологией Lean Startup и гибкими методологиями. Путь гипотезы на доске проходит через четыре статуса, согласно HADI-циклам:
Гипотеза. Создавайте новые гипотезы и сортируйте их в этом столбце. Записывайте сюда даже самые смелые гипотезы, а те, что решили протестировать — передвигайте в следующий столбик.
Действие. В этом разделе перечислите и распределите задания сотрудникам, которые надо выполнить, чтобы запустить тест, а также настройте метрики для сбора данных. Гипотезу можно переместить дальше, если будут выполнены все задания и указаны метрики успешности гипотезы.
Сбор данных. hopox автоматически начнет сбор данных из указанных источников, например, Google Analytics, Yandex Metrica, Facebook, VK, MailChimp, KissMetrics и многие другие. Как период сбора данных окончится, гипотезы переместятся в последний столбик.
Выводы. hopox сделает однозначный вывод об успехе гипотезы, на основе установленного критерия успешности и собранных данных. Вам останется записать вывод о результатах гипотез, чтобы поумнеть и не забыть.

Результат работы в hopox:
Фокусировка на росте

Наконец-то появилась возможность сосредоточиться на развитии. Методология hopox по созданию Команды роста позволяет отделить текущую рутинную деятельность от процесса роста и вдохнуть новую жизнь в ежедневную работу компании.

Системный рост

Рабочее пространство hopox — это пульт управления ростом. Здесь рождаются и сортируются идеи, здесь идеи тестируются на прочность, здесь работает вся Команда роста, здесь копятся знания о причинах успехов и поражений.

Естественный рост

Главная причина роста — постоянное обучение и совершенствование команды. Не надейтесь на покупку трафика, на одно конкурентное преимущество продукта. Ваше конкурентное преимущество — Команда роста, в которой привита культура экспериментирования.

Бесконечный рост

Проверим? Регистрируйся на www.hopox.com

что это такое и как сделать тест для вашей маркетинговой кампании?

Что такое проверка гипотез?

Если говорить проще, то это процесс наблюдения и формирования вопросов на основе собранной информации, и попытки ответить на него с помощью научных методик.

Прелесть этого тестированияв том, что оно проводится постепенно, есть время на обдумывание, а еще каждый этап фиксируется в записи. И хотя проверка гипотез — не новое явление, сейчас о нем немного забыли. Поэтому, если вы будете использовать методику в своей стратегии, можете рассчитывать на хорошее конкурентное преимущество. Итак, как же проводить тестирование? Разберемся, но сначала рассмотрим методологию.

Что такое гипотеза?

Это вопрос, основанный на конкретном наблюдении, которое вам нужно доказать. Чтобы вопрос стал гипотезой, он должен быть непременно доказуем — это основное условие. Например, вы можете доказать, что изменение заголовка в рекламном объявлении увеличит конверсию на 20%, но не сможете проверить вопрос «Поможет ли изменение заголовка увеличить конверсию?». Другими словами, гипотеза должна быть конкретной, а не расплывчатой.

Вот отличный пример.

Допустим, у вас есть десять постов в блоге. Два очень успешны. Они получают массу просмотров и шеров в социальных сетях. Вы заметили, что в успешных статьях больше изображений и более короткие абзацы, чем в других, менее успешных публикациях.

Тогда ваша гипотеза может быть следующей: «Будут ли другие статьи с большими изображениями и лучшим форматированием получать такое же внимание?»

Затем вы можете запустить тесты, чтобы оценить точность вашей гипотезы. Это и есть проверка гипотезы.

Почему A / B-тестирование и многовариантное тестирование тоже классифицируется как проверка гипотез

%D0%B3%D1%801.jpg

Такие популярные методы, как A / B-тестыи многовариантное тестирование, считаются проверкой гипотез.

Например, если вы запускаете рекламу для ретаргетинга, можете спросить, подходит ли ваше изображение, а также демографические настройки. Затем запустить A / B и многовариантные тесты, чтобы увидеть, есть ли увеличение трафика и продаж.

%D0%B3%D1%802.jpg

Нулевая гипотеза и альтернативная гипотеза

Это термин из логической статистики, из которой также вытекает проверка гипотез. Нулевая гипотеза — утверждение, которое относится к гипотезе, которую вы пытаетесь доказать.

Например, если вы увеличиваете количество изображений в статьях блога с целью повышения количества просмотров, нулевая гипотеза — то, что не произойдет никаких изменений.

Это не тот результат, на который вы надеетесь, но он дает вам представление о том, что вы пытаетесь опровергнуть.

%D0%B3%D1%803.jpg

Как использовать проверку гипотез правильно

Шаг 1: Решите, что тестировать

Выберете элементы, которые хотите улучшить. Как только у вас появится «испытуемый», считайте, что эксперимент начался.

Шаг 2: Определите свою гипотезу

В этом суть проверки гипотез. Вопрос, который вы зададите, чтобы затем попытаться его доказать.

Если реклама не конвертируется, вы можете спросить, достаточно ли убедителен креатив. Если ваши электронные письма не открываются, вы можете задаться вопросом, есть ли проблема в шаблоне или, наоборот, в его отсутствии.

Вопросы, которые вы зададите, станут основой для экспериментов.

Шаг 3: Определите ваши переменные

Используете ли вы A / B или многовариантное тестирование, или какой-либо другой способ тестирования гипотез, не важно. Выясните, какие изменения вы хотите внести, а затем начните тесты.

Шаг 4: Проверьте свои гипотезы

С вашей первоначальной гипотезой, нулевой гипотезой и альтернативной гипотезой, которую вы только что получили, начните процесс тестирования.

Шаг 5: Рассчитайте свои результаты, проанализируйте и действуйте

Дайте каждому тесту время, чтобы сгенерировать адекватные данные. Не спешите. Вносить изменения в зависимости от прихотей или эмоций — совсем не лучшее решение.

Вместо этого следуйте фактам. Если ваши гипотезы действительно подтвердятся, вы получите доказательство того, что ваши изменения работают

Если нулевые или альтернативные гипотезы доказаны, найдите другие переменные.

После того, как вы получили результаты тестов по рекламе, вашей посадочной странице и готовы к запуску рекламной кампании, запускайте ее. Например, через программатик платформу. Зарегистрируйтесь прямо сейчас.

Как написать сильную гипотезу

Гипотеза — это утверждение, которое может быть проверено научными исследованиями. Если вы хотите проверить взаимосвязь между двумя или более объектами, вам нужно написать гипотезы, прежде чем начинать эксперимент или сбор данных.

Пример гипотезы

Ежедневное употребление яблок приводит к меньшему количеству посещений врача.

Что такое гипотеза?

Гипотеза излагает ваши предположения относительно того, что вы обнаружите.Это предварительный ответ на ваш исследовательский вопрос, который еще не был проверен. Для некоторых исследовательских проектов вам, возможно, придется написать несколько гипотез, касающихся различных аспектов вашего исследовательского вопроса.

Гипотеза — это не просто предположение — она ​​должна основываться на существующих теориях и знаниях. Он также должен быть тестируемым, что означает, что вы можете подтвердить или опровергнуть его с помощью методов научных исследований (таких как эксперименты, наблюдения и статистический анализ данных).

Переменные в гипотезах

В экспериментальных и корреляционных исследованиях гипотезы предполагают взаимосвязь между двумя или более переменными.Независимая переменная — это то, что исследователь изменяет или контролирует. Зависимая переменная — это то, что исследователь наблюдает и измеряет.

Ежедневное употребление яблок приводит к меньшему количеству посещений врача.

В этом примере независимой переменной является потребление яблок — предполагаемая причина. Зависимой переменной является частота посещений врача — предполагаемый эффект.

Разработка гипотезы

1. Задайте вопрос

Написание гипотезы начинается с исследовательского вопроса, на который вы хотите ответить.Вопрос должен быть сфокусированным, конкретным и доступным для исследования в рамках вашего проекта.

Получают ли студенты, которые посещают больше лекций, лучшие результаты экзаменов?

2. Проведите предварительное исследование.

Ваш первоначальный ответ на вопрос должен основываться на том, что уже известно по теме. Ищите теории и предыдущие исследования, которые помогут вам сформировать обоснованные предположения о том, что вы обнаружите.

На этом этапе вы можете построить концептуальную основу, чтобы определить, какие переменные вы будете изучать и какие, по вашему мнению, отношения между ними.

3. Сформулируйте свою гипотезу

Теперь вы должны иметь некоторое представление о том, что вы ожидаете найти. Напишите свой первоначальный ответ на вопрос четким и лаконичным предложением.

Чем больше лекций, тем лучше результаты экзаменов.

4. Уточните свою гипотезу

Вам необходимо убедиться, что ваша гипотеза конкретна и проверяема. Существуют различные способы формулирования гипотезы, но все используемые вами термины должны иметь четкие определения, а гипотеза должна содержать:

  • Соответствующие переменные
  • Конкретная изучаемая группа
  • Прогнозируемый результат эксперимента или анализа

5.Сформулируйте свою гипотезу тремя способами.

Чтобы идентифицировать переменные, вы можете написать простое предсказание в форме , если … то . Первая часть предложения устанавливает независимую переменную, а вторая часть — зависимую переменную.

Если студент первого курса начнет посещать больше лекций, его результаты на экзамене улучшатся.

В академических исследованиях гипотезы чаще формулируются в терминах корреляций или эффектов, когда вы прямо указываете предсказываемые отношения между переменными.

Количество лекций, которые посещают первокурсники, положительно влияет на их экзаменационные баллы.

Если вы сравниваете две группы, гипотеза может указать, какое различие вы ожидаете найти между ними.

Студенты первого курса, посетившие большинство лекций, получат более высокие экзаменационные оценки, чем те, кто посетил несколько лекций.

6. Запишите нулевую гипотезу

Если ваше исследование включает статистическую проверку гипотез, вам также придется написать нулевую гипотезу.Нулевая гипотеза — это позиция по умолчанию, согласно которой между переменными нет связи. Нулевая гипотеза записывается как H 0 , а альтернативная гипотеза — H 1 или H a .

H 0 : Количество лекций, которые посещают студенты первого курса, не влияет на их итоговые экзаменационные баллы.
H 1 : Количество лекций, которые посещают студенты первого курса, положительно влияет на их итоговые экзаменационные баллы.

Какой у вас балл за плагиат?

Сравните вашу статью с более чем 60 миллиардами веб-страниц и 30 миллионами публикаций.

  • Лучшая программа проверки плагиата 2019 года
  • Отчет о плагиате и процентное содержание
  • Самая большая база данных плагиата

Scribbr Проверка плагиата

Примеры гипотез

Вопрос исследования
Какая польза для здоровья от употребления яблока в день? Увеличение потребления яблок в возрасте старше 60 лет приведет к снижению частоты визитов к врачу. Увеличение потребления яблок в возрасте старше 60 лет не повлияет на частоту посещений врача.
У каких авиакомпаний больше всего задержек? Бюджетные авиакомпании чаще задерживаются, чем премиальные. У недорогих и премиальных авиакомпаний одинаковая вероятность задержек.
Может ли гибкий график работы повысить удовлетворенность работой? Сотрудники с гибким графиком работы будут сообщать о большей удовлетворенности работой, чем сотрудники, которые работают по фиксированному графику. Нет никакой связи между гибкостью рабочего времени и удовлетворенностью работой.
Насколько эффективно половое воспитание в средней школе в сокращении подростковой беременности? Подростки, которые получали уроки полового воспитания в средней школе, будут иметь более низкий уровень незапланированной беременности, чем подростки, которые не получали никакого полового воспитания. Половое воспитание в средней школе не влияет на уровень подростковой беременности.
Как ежедневное использование социальных сетей влияет на концентрацию внимания детей младше 16 лет? Существует отрицательная корреляция между временем, проведенным в социальных сетях, и объемом внимания среди детей младше 16 лет. Нет никакой связи между использованием социальных сетей и объемом внимания у детей младше 16 лет.

.

Сильная гипотеза | Блог приятелей науки

Друзья по науке
23 февраля 2010 г., 9:23

«Если _____ [я сделаю это] _____, тогда _____ [это] _____ произойдет».

Знакомо? Должно. Этот шаблонный подход к заявлению о том, что, по вашему мнению, произойдет, является основой большинства проектов научных ярмарок и многих научных исследований.

Следуя научному методу, мы придумываем вопрос, на который хотим ответить, проводим некоторые первоначальные исследования, а затем с до мы ставим задачу ответить на вопрос, выполнив эксперимент и наблюдая, что происходит, сначала мы четко определяем, что мы «думаем», что произойдет.

Мы делаем «обоснованное предположение».

Пишем гипотезу.

Мы решили доказать или опровергнуть эту гипотезу.

То, что вы «думаете», конечно, должно основываться на ваших предварительных исследованиях и вашем понимании науки и научных принципов, задействованных в предлагаемом вами эксперименте или исследовании. Другими словами, вы не просто «угадываете». Вы не стреляете в темноте. Вы не делаете заявление на пустом месте. Вместо этого вы делаете «обоснованное предположение», основанное на том, что вы уже знаете и что вы уже узнали из своего исследования.

Если вы помните о формате хорошо сконструированной гипотезы, вы обнаружите, что написать свою гипотезу несложно. Вы также обнаружите, что для того, чтобы написать прочную гипотезу, вам необходимо понять, какие переменные используются для вашего проекта. Это все связано!

Если я никогда не буду поливать растение, оно засохнет и погибнет.

Это кажется очевидным утверждением, правда? Однако вышеприведенная гипотеза слишком упрощена для большинства научных проектов среднего и высшего звена.Когда вы работаете над решением, какой вопрос вы будете исследовать, вы должны искать что-то, на что ответ еще не очевиден или уже известен (вам). Когда вы пишете свою гипотезу, она должна основываться на вашем «обоснованном предположении», а не на известных данных. Точно так же гипотеза должна быть написана до того, как вы начнете свои экспериментальные процедуры, а не постфактум.

Шаг в процессе

Имейте в виду, что написание гипотезы — это первый шаг в процессе выполнения научного проекта.Следующие ниже шаги образуют базовую схему научного метода:

  1. Задать вопрос
  2. Проведите предварительное исследование
  3. Построить гипотезу
  4. Проверьте свою гипотезу, проведя эксперимент
  5. Проанализируйте данные и сделайте вывод
  6. Сообщите свои результаты

Подсказки гипотез

Наши штатные ученые предлагают следующие советы для размышления и написания хороших гипотез.

Практическое применение

Чтобы продемонстрировать изложенные выше принципы и методы разработки и написания твердых, конкретных и проверяемых гипотез, Сандра и Кристин, двое наших штатных ученых, предлагают следующие хороших примеров и плохих примеров.

Хорошая гипотеза Плохая гипотеза

Когда в воде меньше кислорода, радужная форель больше страдает от вшей.

Кристин говорит: «Эта гипотеза хороша, потому что она проверяема, проста, написана в виде утверждения и устанавливает участников ( форель, ), переменные ( кислород в воде и количество вшей ) и предсказывает эффект ( когда уровень кислорода снижается, количество вшей увеличивается на ) «.

Наша Вселенная окружена другой, большей вселенной, с которой мы не можем иметь абсолютно никакого контакта.

Кристин говорит: «Это утверждение может быть правдой, а может и нет, но это не научная гипотеза.По самой своей природе не поддается тестированию . Нет никаких наблюдений, которые мог бы сделать ученый, чтобы сказать, верна ли гипотеза. Это утверждение — предположение, а не гипотеза ».

Зараженные тлей растения, подвергшиеся воздействию божьих коровок, будут иметь меньше тлей через неделю, чем зараженные тлей растения, оставленные без обработки.

Сандра говорит: «Эта гипотеза дает четкое указание на то, что нужно проверить ( способность божьих коровок сдерживать заражение тлей ), это приемлемый размер для одного эксперимента, упоминается независимая переменная ( божьих коровок, ) и зависимая переменная ( количество тлей ) и прогнозирует эффект ( контакт с божьими коровками снижает количество тлей ).«

Божьи коровки — хороший природный пестицид для лечения растений, зараженных тлей.

Сандра говорит: «Это утверждение не« размер укуса ». Является ли что-то «хорошим природным пестицидом» — слишком неопределенно для проекта научной ярмарки. Нет четкого указания на то, что будет измеряться для оценки прогноза ».

Гипотезы в истории

На протяжении всей истории ученые выдвигали гипотезы, а затем пытались их доказать или опровергнуть.Штатный научный сотрудник Дэйв напоминает, что научные эксперименты становятся диалогом между учеными и между ними, и что гипотезы редко (если вообще когда-либо) «вечны». Другими словами, даже доказанная гипотеза может быть заменена следующей серией исследований по аналогичной теме, независимо от того, появятся ли эти исследования через месяц или через сто лет.

Взгляд на работы сэра Исаака Ньютона и Альберта Эйнштейна, проведенных с разницей более чем в 100 лет, показывает, что хорошее написание гипотез в действии.

Как объясняет Дэйв: «Гипотеза — это возможное объяснение того, что наблюдается в природе.Например, часто бывает, что подброшенные в воздух предметы падают на землю. Сэр Исаак Ньютон (1643-1727) выдвинул гипотезу для объяснения этого наблюдения, которая может быть сформулирована как «объекты с массой притягиваются друг к другу посредством гравитационного поля».

Гипотеза Ньютона демонстрирует методы написания хорошей гипотезы: она поддается проверке. Это просто. Он универсален. Это позволяет делать прогнозы, которые произойдут в новых обстоятельствах. Он основан на ранее накопленных знаниях (например,г., работа Ньютона объяснила наблюдаемые орбиты планет).

«Как оказалось, несмотря на невероятную объяснительную силу, гипотеза Ньютона была ошибочной», — говорит Дэйв. Альберт Эйнштейн (1879-1955) представил более близкую к истине гипотезу, которую можно сформулировать как «объекты с массой вызывают искривление пространства». Эта гипотеза отвергает идею гравитационного поля и вводит понятие пространства как изгибаемого , . Как и гипотеза Ньютона, гипотеза, предложенная Эйнштейном, обладает всеми характеристиками хорошей гипотезы.«

«Как и все научные идеи и объяснения, — говорит Дэйв, — все гипотезы частичны и временны, они сохраняются до тех пор, пока не появится лучшая».

Это хорошие новости для ученых всех возрастов. Всегда есть вопросы, на которые нужно ответить, и обоснованные предположения!

,

Подробности и дополнительные функции — документация по гипотезе 5.23.11

Это отчет о немного менее распространенных функциях гипотез, которые вам не нужны.
для начала, но тем не менее облегчит вашу жизнь.

Дополнительный тестовый выход

Обычно результат неудачного теста будет выглядеть примерно так:

 Пример фальсификации: test_a_thing (x = 1, y = "foo")
 

С repr каждого напечатанного аргумента ключевого слова.

Иногда этого недостаточно, потому что у вас есть значения с repr , которые
не очень информативен или потому, что вам нужно увидеть результат некоторых
промежуточные этапы вашего теста.Вот где появляется функция note :

Гипотеза . примечание ( значение ) [источник]

Сообщите об этом значении в окончательном исполнении.

 >>> из приведенной гипотезы, обратите внимание, стратегии как st
>>> @given (st.lists (st.integers ()), st.randoms ())
... def test_shuffle_is_noop (ls, r):
... ls2 = список (ls)
... r.shuffle (ls2)
... note ("Перемешать:% r"% (ls2))
... утверждать ls == ls2
,..
>>> попробуйте:
... test_shuffle_is_noop ()
... кроме AssertionError:
... печать ('ls! = ls2')
Пример фальсификации: test_shuffle_is_noop (ls = [0, 1], r = RandomWithSeed (1))
Перемешать: [1, 0]
ls! = ls2
 

Примечание печатается в финальном прогоне теста, чтобы включить любые
дополнительная информация, которая может вам понадобиться при тестировании.

Статистика тестов

Если вы используете pytest, вы можете увидеть статистику выполненных тестов.
передав аргумент командной строки --hypothesis-show-statistics .Это будет включать
немного общей статистики по тесту:

Например, если вы выполнили следующую команду с --hypothesis-show-statistics :

 из приведенной гипотезы, стратегии как st


@given (st.integers ())
def test_integers (i):
    проходить
 

Вы увидите:

 - во время фазы генерации (0,06 секунды):
    - Типичное время выполнения: <1 мс, ~ 47% при генерации данных
    - 100 успешных примеров, 0 неудачных примеров, 0 недопустимых примеров
- Перестал из-за настроек.max_examples = 100
 

Особенно важно отметить последнюю строку «Остановлен, потому что»: она сообщает
значение настройки, определяющее, когда тест должен перестать пробовать новые примеры. это
может быть полезно для понимания поведения ваших тестов. В идеале ты всегда хотел
это будет

.

Как определить p-значение при проверке нулевой гипотезы

  1. Образование
  2. Математика
  3. Статистика
  4. Как определить p -значение при проверке нулевой гипотезы

Rum

By Deborah J.

Когда вы проверяете гипотезу о популяции, вы можете использовать статистику теста, чтобы решить, следует ли отвергать нулевую гипотезу, H 0 . Вы принимаете это решение, придумывая число, называемое значением p .

Значение p- - это вероятность, связанная с вашим критическим значением. Критическое значение зависит от допущенной вами вероятности ошибки типа I. Он измеряет вероятность получения не менее сильного результата, чем ваш, если бы утверждение (H 0 ) было верным.

На следующем рисунке показано расположение тестовой статистики и соответствующие выводы.

a: not-equal-to. ”/>

Решения для H a : не равно.

Обратите внимание, что если альтернативная гипотеза является менее чем альтернативой, вы отклоняете H 0 только в том случае, если тестовая статистика попадает в левый хвост распределения (ниже –2).Точно так же, если H a является альтернативой «больше, чем», вы отклоняете H 0 , только если тестовая статистика попадает в правый хвост (выше 2).

Чтобы найти значение p- для вашей тестовой статистики:

  1. Найдите статистику вашего теста в соответствующем распределении - в данном случае в стандартном нормальном ( Z- ) распределении (см. Следующую таблицу Z ).

  2. Найдите вероятность того, что Z превосходит (более экстремально) вашу тестовую статистику:

    1. Если H a содержит альтернативу «меньше чем», найдите вероятность того, что Z меньше вашей тестовой статистики (то есть найдите свою тестовую статистику в таблице Z и найдите соответствующую ей вероятность).Это значение p- . (Примечание: в этом случае статистика вашего теста обычно отрицательная.)

    2. Если H a содержит альтернативу «больше, чем», найдите вероятность того, что Z больше, чем ваша тестовая статистика (найдите свою тестовую статистику в таблице Z , найдите соответствующую вероятность и вычтите ее из единицы). ). Результат - ваше значение p- . (Примечание: в этом случае статистика вашего теста обычно положительная.)

    3. Если H a содержит альтернативу «не равно», найдите вероятность того, что Z выходит за рамки вашей тестовой статистики, и удвойте ее.Есть два корпуса:

      Если ваша тестовая статистика отрицательна, сначала найдите вероятность того, что Z меньше вашей тестовой статистики (найдите свою тестовую статистику в таблице Z и найдите соответствующую ей вероятность). Затем удвойте эту вероятность, чтобы получить значение p- .

      Если ваша тестовая статистика положительна, сначала найдите вероятность того, что Z больше, чем ваша тестовая статистика (найдите свою тестовую статистику в таблице Z , найдите соответствующую вероятность и вычтите ее из единицы).Затем удвойте этот результат, чтобы получить значение p- .

Предположим, вы проверяете утверждение, что процент всех женщин с варикозным расширением вен составляет 25%, а в вашей выборке из 100 женщин было 20% с варикозным расширением вен. Тогда доля выборки p = 0,20. Стандартная ошибка для процента вашей выборки - это квадратный корень из p (1-p) / n, который равен 0,04 или 4%. Вы найдете статистику теста, взяв долю в выборке с варикозным расширением вен, 0,20, вычитая заявленную долю всех женщин с варикозным расширением вен, 0.25, а затем разделив результат на стандартную ошибку 0,04. Эти расчеты дают вам статистику теста (стандартный балл) –0,05, деленную на 0,04 = –1,25. Это говорит о том, что результаты вашей выборки и заявление о генеральной совокупности в H 0 отличаются от 1,25 стандартных ошибок; в частности, результаты вашей выборки на 1,25 стандартных ошибок ниже заявленного.

При тестировании H 0 : p = 0,25 по сравнению с H a : p <0,25, вы обнаружите, что значение p- равно -1.25, найдя вероятность того, что Z меньше -1,25. Когда вы посмотрите это число в приведенной выше таблице Z , вы обнаружите, что вероятность 0,1056 того, что Z меньше этого значения.

Примечание. Если вы тестировали двустороннюю альтернативу,

значение p будет 2 ∗ 0,1056 или 0,2112.

Если результаты, скорее всего, были получены в соответствии с претензией, вы не можете отклонить H 0 (как присяжные признают невиновным). Если результаты по иску маловероятны, вы отклоняете H 0 (как присяжные признают виновным).

Об авторе книги

Дебора Дж. Рамси, доктор философии, , профессор статистики и специалист по статистике в области образования в Университете штата Огайо. Она является автором книги статистики для чайников, статистики II для чайников, и вероятности для чайников .

,

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.