क्या एक मजबूत नाल परिकल्पना का मतलब है?

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क्या एक मजबूत नाल परिकल्पना का मतलब है?

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Anonim
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तर्क में, एक अशक्त परिकल्पना एक बहुत सामान्य धारणा को दर्शाता है कि दो अलग-अलग टिप्पणियों के बीच कोई महत्वपूर्ण सहसंबंध नहीं होता है। एक नल परिकल्पना निश्चित रूप से सिद्ध नहीं हो सकते हैं; यह सबूतों के आधार पर केवल खारिज कर दिया या खारिज कर दिया जा सकता है कोई नली परिकल्पना मूल रूप से मजबूत या कमजोर नहीं है; यह एक डिफ़ॉल्ट धारणा है यदि एक नल परिकल्पना को तुरंत अस्वीकार नहीं किया जाता है, तो उसे अस्वीकार कर दिया गया एक अशक्त परिकल्पना से मजबूत माना जा सकता है।

निम्न उदाहरण पर विचार करें: वित्तीय सांख्यिकीविदों को शेयर के व्यापारिक वॉल्यूम और उसके निम्न मूल्य आंदोलन के बीच संबंधों का परीक्षण करना है। रिक्त परिकल्पना यह हो सकती है कि ट्रेडिंग वॉल्यूम मूल्य को प्रभावित नहीं करती है।

अशक्त प्रिपिनीकरण को समझना

शब्द "नल" मूल रूप से आमतौर पर स्वीकार किए गए दृश्य का वर्णन करने के लिए उपयोग किया गया था। उदाहरण के लिए, यह एक बार सामान्य तौर पर स्वीकार किया गया था कि पृथ्वी सौर मंडल का केंद्र था। यदि एक भौतिक विज्ञानी इस परिकल्पना को प्रस्तावित करना चाहता था कि सूर्य सौर मंडल का केंद्र था, तो शून्य अनुदैर्ध्य के रूप में लिखा जा सकता है: "स्वर्गीय निकायों ने घुमावदार गुण प्रदर्शित नहीं किया जो सूर्य की स्थिति के अनुरूप हैं।"

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शून्य परिकल्पना को परिभाषित करने का एक आसान तरीका यह है कि यह प्रस्तावित, वैकल्पिक परिकल्पना के विपरीत है हर वैध वैज्ञानिक प्रयोग को एक रिक्त परिकल्पना की आवश्यकता होती है जिसे वैकल्पिक रूप से अस्वीकार कर दिया जा सकता है। यह आंकड़े और अर्थमिति का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है

सांख्यिकीय वित्त में नल प्रिपिशन

बाजार शोधकर्ताओं ने हर समय स्पष्ट या अंतर्निहित निरर्थक अवधारणाओं का उपयोग किया है एक विपणन कंपनी का प्रस्ताव हो सकता है कि टीवी मार्केटिंग में 20% की वृद्धि के परिणामस्वरूप बिक्री में 50% की वृद्धि होगी। रिक्त परिकल्पना यह होगी कि टीवी विपणन में 20% की वृद्धि बिक्री की बिक्री में 50% की वृद्धि नहीं होगी।

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वित्त में नल की अवधारणाओं और सांख्यिकीय प्रयोगों को इस बुनियादी उदाहरण से ज्यादा जटिल हो जाता है। कुछ को अस्वीकार करना बहुत मुश्किल है, इसलिए सांख्यिकीविदों और अर्थशास्त्री महत्व परीक्षण का उपयोग करते हैं आम तौर पर, परिणाम बहुत महत्वपूर्ण होते हैं, यदि वे 95% संभावना पैदा करते हैं कि शून्य को अस्वीकार कर दिया जा सकता है।