零假設：它是什麼，如何用於投資？

什麼是零假設？

零假設是一種統計假設，該假設提出否統計意義存在於一組給定的觀察中。假設檢驗用於通過使用樣本數據來評估假設的可信度。有時被稱為“零”，它表示為h₀。

零假設，也稱為“猜想”，用於定量分析測試有關市場，投資策略和經濟體的理論，以決定一個想法是對還是錯。

理解零假設

賭徒可能對機會遊戲是否公平感興趣。如果是這樣，那麼兩個球員的預期收入都將零。如果不是這樣，那麼預期的收入對一個球員來說是陽性的，另一個球員是負面的。

為了測試遊戲是否公平，賭徒從遊戲的許多重複中收集收入數據，計算這些數據的平均收益，然後測試未預期收益與零不同的假設。

如果樣本數據的平均收益遠非零，那麼賭徒將拒絕原假設並得出結論替代假設（即每次遊戲的預期收益與零不同。如果來自示例數據接近零，那麼賭徒將不會拒絕零假設，而是得出結論是，數據平均值與零之間的差異僅是偶然地解釋的。

零假設假設您在一組數據中看到的所選特徵之間的任何類型的差異都是由於機會引起的。例如，如果賭博遊戲的預期收益確實等於零，那麼數據中的平均收入與零的任何差異都是由於機會。

分析師希望拒絕 無效的假設是因為這樣做是一個有力的結論。這需要以觀察到的差異形式的證據太大，無法完全偶然地解釋。未能拒絕零假設（僅偶然就可以解釋結果）是一個弱 結論是因為雖然機會可能在起作用以外的其他因素，但它們可能不足以使統計測試檢測到它們。

替代假設

要注意的一個重要點是，我們正在測試零假設，因為對其有效性存在疑問。在替代（替代）假設中捕獲了任何針對陳述的零假設的信息（h₁）。

對於下面的示例，替代假設將是：

• 學生得分不等於七個。
• 共同基金的平均年收益不等於每年8％。

換句話說，替代假設是無效假設的直接矛盾。

零假設示例

這是一個簡單的例子：一位學校校長聲稱，他們學校的學生在考試中平均得分10分。零假設是人口意思是不是7.0。為了檢驗這個無效假設，我們記錄了30名學生的標記（樣本）從學校的整個學生群體中（例如300），併計算該樣本的平均值。

然後，我們可以將（計算出的）樣本均值與（假設的）種群平均值為7.0進行比較，並試圖拒絕零假設。 （這裡的無效假設（人口平均值不是7.0），使用樣本數據證明了公庫。它只能被拒絕。）

以另一個例子：特定的年度返回共同基金據稱是8％。假設共同基金已經存在了20年。零假設是共同基金的平均回報不是8％。我們隨機樣本的樣本年收益相互基金的五年（樣本）併計算樣本平均值。然後，我們將（計算的）樣本均值與（聲稱的）種群平均值（8％）進行比較，以檢驗零假設。

對於上述示例，零假設是：

• 示例答：學校的學生在考試中平均沒有10分。
• 示例B：共同基金的平均年收益不是每年8％。

為了確定是否拒絕零假設（縮寫H0），為了論證，假設假設是真實的。然後，根據此推定，確定計算出的統計量的可能值的可能範圍（例如，30名學生測試的平均得分）（例如，如果人口平均值為7.0，則合理平均值的範圍可能在6.2到7.8範圍。

如果樣本平均值不在此範圍內，則拒絕零假設。否則，差異被認為是“僅憑機會來解釋”，在偶然性決定的範圍內。

投資中如何使用零假設測試

作為與金融市場相關的例子，假設愛麗絲認為她的投資策略比簡單地產生的平均收益更高購買和持有股票。原假設指出，兩個平均回報之間沒有差異，而愛麗絲傾向於相信這一點，直到她能夠得出矛盾的結果。

駁斥零假設將需要顯示統計顯著性，這可以通過多種測試找到。另一種假設將指出，投資策略的平均收益高於傳統的買賣策略。

可以確定結果統計顯著性的一種工具是p值。一個p值表示差異大於或大於觀察到的兩個平均收益之間的差異可能僅是偶然發生的。

一個小於或等於0.05的P值通常表明是否有反對零假設的證據。如果愛麗絲（Alice）進行了其中一項測試，例如使用正常模型進行測試，從而導致她的回報和買入和持有回報之間存在顯著差異（P值小於或等於0.05），然後她可以拒絕原假設並結束坦科假設。

底線

零假設指出，各組之間沒有差異或變量之間的關係。這是一種統計假設，並提出在一組給定的觀察結果中不存在統計學意義。 “ null”一無所有。

零假設用於定量分析中，以測試有關經濟，投資策略和市場的理論，以決定一個想法是對還是錯。假設檢驗通過使用樣本數據評估假設的可信度。它表示為H₀有時被簡單地稱為“零”。

更正 - 2024年7月23日：將本文糾正為零假設的準確實例。