我正在寻找以下考试问题的解释，我在 Coursera 上的统计课程中弄错了。不幸的是，没有提供正确的答案，而且论坛几乎没有闹鬼，所以我不太希望在那里获得洞察力。
问题是：
以下哪项(s) 是正确的？
I. 如果您进行显着性检验，您假设备择假设是正确的，除非数据提供了强有力的证据来反对它。
二、原假设和备择假设总是相互排斥的。
（选项 I、II，两者都选，都不选）
我的理解是（曾经）这两个都是真的，但被拒绝了！谁能为我提供答案/解释？
了解有关重要性测试的 Coursera 考试问题
机器算法验证
假设检验
自习
2022-04-09 12:39:57
1个回答
正确的回答是只有 II 是真的：
I. If you conduct a significance test you assume that the alternative hypothesis
is true unless the data provide strong evidence against it.
假- 在任何显着性检验中，您必须假设原假设为真。毕竟，当我们检验显着性时，我们关心的是一些表示第一类错误概率的值（即拒绝原假设，假设它是真的）。在计算这个概率时，我们可以将我们观察到的数据有意义地不同（而不是偶然的结果）的可能性背景化。
示例-假设我们正在测试我们的硬币不公平的可能性，并且我们决定将它翻转几次并跟踪它落在正面的次数和它落在反面的次数的比例。
零假设可能是正面和反面的比例相等（各 0.5）。
另一种假设可能是它们不相等。
考虑到它实际上是一枚公平的硬币，显着性测试可以让我们了解我们做出硬币不公平的错误结论的可能性（例如，因为结果中有 0.58 是正面，0.42 是反面）。
II. The null hypothesis and the alternative hypothesis are always mutually
exclusive.
真- 原假设和备择假设必须相互排斥（即两者中只有一个可以为真）且详尽无遗（即共同代表所有可能的结果）。