Definicion de Hipótesis nula: ¿qué es y cómo se utiliza en la inversión?
Hipótesis nula: ¿qué es y cómo se utiliza en la inversión?
¿Qué es la hipótesis nula?
Una hipótesis nula es un tipo de hipótesis estadística que supone que no existe significancia estadística en un conjunto de datos observacionales. La prueba de hipótesis se utiliza para evaluar la validez de una hipótesis utilizando datos de muestra. A veces llamado simplemente «nulo», se designa como H.0.
La hipótesis nula, también conocida como hipótesis, se utiliza en el análisis cuantitativo para probar teorías sobre los mercados, las estrategias de inversión o la economía para decidir si una idea es verdadera o falsa.
Resultados clave
- Una hipótesis nula es un tipo de hipótesis en estadística que supone que no hay diferencia entre ciertas características de una población o el proceso de generación de datos.
- La hipótesis alternativa sugiere que hay una diferencia.
- La prueba de hipótesis proporciona un método para rechazar la hipótesis nula dentro de un cierto nivel de confianza.
- Si puede rechazar la hipótesis nula, esto respaldará la hipótesis alternativa.
- La prueba de hipótesis nula subyace al principio de falsación en la ciencia.
Wikieconomia / Alex Dos Díaz
¿Cómo funciona la hipótesis nula?
Una hipótesis nula es un tipo de hipótesis en estadística que supone que no hay diferencia entre ciertas características de una población o el proceso de generación de datos. Por ejemplo, un jugador puede preguntarse si un juego de azar es justo. Para ser honesto, las ganancias esperadas por juego para ambos jugadores son cero. Si el juego es injusto, entonces el rendimiento esperado es positivo para un jugador y negativo para el otro. Para probar si un juego es justo, un jugador recopila datos de ganancias de muchas iteraciones del juego, calcula las ganancias promedio con base en estos datos y luego prueba la hipótesis nula de que las ganancias esperadas no son diferentes de cero.
Si las ganancias promedio en la muestra están lo suficientemente lejos de cero, entonces el jugador rechazará la hipótesis nula y concluirá la hipótesis alternativa, es decir, que las ganancias esperadas para el juego son diferentes de cero. Si los ingresos promedio en los datos de la muestra son cercanos a cero, entonces el jugador no rechazará la hipótesis nula y concluirá en cambio que la diferencia entre los ingresos promedio en los datos y cero se debe únicamente al azar.
La hipótesis nula supone que cualquier diferencia que observe entre las características seleccionadas en el conjunto de datos se debe al azar. Por ejemplo, si las ganancias esperadas de un juego de azar son realmente cero, entonces cualquier diferencia entre las ganancias promedio de los datos y cero se debe al azar.
Los analistas esperan rechazar la hipótesis nula porque es una conclusión fuerte. Esto requiere evidencia sólida en forma de una diferencia observada que sea demasiado grande para explicarse únicamente por casualidad. No rechazar la hipótesis nula de que los resultados se deben únicamente al azar es un argumento débil. inferencia porque permite que otros factores además del azar puedan estar en juego, pero pueden no ser lo suficientemente fuertes como para que una prueba estadística los detecte.
La hipótesis nula sólo puede rechazarse, no probarse.
Hipótesis alternativa
Es importante señalar que estamos probando la hipótesis nula porque existe un elemento de duda sobre su validez. Cualquier información que contradiga la hipótesis nula establecida se captura en la hipótesis alternativa (alternativa) (H1).
Para los ejemplos anteriores, la hipótesis alternativa sería:
- Los estudiantes obtienen una puntuación media. No es igual a siete.
- El rendimiento anual promedio de un fondo mutuo es No equivalente al 8% anual.
En otras palabras, la hipótesis alternativa es una contradicción directa de la hipótesis nula.
Ejemplos de hipótesis nulas
He aquí un ejemplo sencillo: la directora de una escuela afirma que los estudiantes de su escuela obtienen una puntuación media de siete sobre 10 en los exámenes. La hipótesis nula es que la media poblacional es 7,0. Para probar esta hipótesis nula, registramos las puntuaciones de, digamos, 30 estudiantes (muestra) de la población estudiantil total de la escuela (digamos 300) y calculamos la media de esa muestra.
Luego podemos comparar la media muestral (estimada) con la media poblacional (supuesta) de 7,0 y tratar de rechazar la hipótesis nula. (Aquí, la hipótesis nula de que la media poblacional es 7,0 no se puede probar utilizando datos de muestra. Solo se puede rechazar).
Tomemos otro ejemplo: cierto fondo mutuo tiene una rentabilidad anual del 8%. Digamos que el fondo mutuo ha estado en el negocio durante 20 años. La hipótesis nula es que el rendimiento promedio de los fondos mutuos es del 8%. Tomamos una muestra aleatoria de los rendimientos anuales del fondo mutuo durante, digamos, cinco años (la muestra) y calculamos la media muestral. Luego comparamos la media de la muestra (estimada) con la media de la población (reportada) (8%) para probar la hipótesis nula.
Para los ejemplos anteriores, las hipótesis nulas son:
- Ejemplo A: Los alumnos del colegio reciben una media de siete sobre 10 en los exámenes.
- Ejemplo B: El rendimiento anual promedio de un fondo mutuo es del 8% anual.
Para determinar si se rechaza la hipótesis nula, la hipótesis nula (abreviada H0) se supone, a efectos del argumento, que es verdadera. El rango plausible de valores plausibles para la estadística calculada (por ejemplo, el puntaje promedio de la prueba de 30 estudiantes) se determina basándose en este supuesto (por ejemplo, el rango de medias plausibles podría oscilar entre 6,2 y 7,8 si la media poblacional es 7,0). Entonces, si la media muestral queda fuera de este rango, se rechaza la hipótesis nula. De lo contrario, se dice que la diferencia es “atribuible únicamente al azar” porque está dentro del rango atribuible únicamente al azar.
Cómo se utiliza la prueba de hipótesis nula en la inversión
Como ejemplo relacionado con los mercados financieros, supongamos que Alice ve que su estrategia de inversión tiene un rendimiento promedio más alto que simplemente comprar y mantener acciones. La hipótesis nula establece que no hay diferencia entre los dos ingresos promedio, y Alice se inclina a creer esto hasta que llega a la conclusión de que los resultados son inconsistentes.
Para refutar la hipótesis nula será necesario demostrar significación estadística, que puede determinarse mediante varias pruebas. La hipótesis alternativa establece que la estrategia de inversión tiene un rendimiento promedio más alto que la estrategia tradicional de comprar y mantener.
Una herramienta que puede determinar la significancia estadística de los resultados es el valor p. El valor p representa la probabilidad de que una diferencia mayor o mayor que la diferencia observada entre dos ingresos promedio ocurra únicamente por casualidad.
Un valor de p menor o igual a 0,05 a menudo indica evidencia en contra de la hipótesis nula. Si Alice realiza una de estas pruebas, como una prueba de modelo normal, que da como resultado una diferencia significativa entre su rendimiento y el rendimiento de comprar y mantener (valor p menor o igual a 0,05), podrá rechazar la hipótesis nula y sacar una conclusión sobre la hipótesis alternativa.
¿Cómo se determina la hipótesis nula?
El analista o investigador desarrolla una hipótesis nula basada en la pregunta o problema de investigación que intenta responder. Dependiendo de la pregunta, el cero se puede definir de manera diferente. Por ejemplo, si la pregunta es simplemente si existe un efecto (por ejemplo, ¿X afecta a Y?), la hipótesis nula podría ser H.0: X = 0. Si en cambio la pregunta es si X es igual a Y, entonces H0 sería X = Y. Si el efecto de X sobre Y fuera positivo, H0 sería X > 0. Si el resultado del análisis muestra un efecto que es estadísticamente significativamente diferente de cero, el cero puede rechazarse.
¿Cómo se utiliza la hipótesis nula en finanzas?
En finanzas, la hipótesis nula se utiliza en el análisis cuantitativo. La hipótesis nula pone a prueba una premisa de una estrategia de inversión, mercados o economía para determinar si es verdadera o falsa. Por ejemplo, un analista podría querer ver si dos acciones, ABC y XYZ, están altamente correlacionadas. La hipótesis nula sería ABC ≠ XYZ.
¿Cómo se prueban las hipótesis estadísticas?
Las hipótesis estadísticas se prueban en cuatro etapas. El primer paso del analista es formular dos hipótesis de modo que sólo una pueda ser correcta. El siguiente paso es formular un plan de análisis que describa cómo se evaluarán los datos. El tercer paso es ejecutar el plan y analizar físicamente los datos de la muestra. El cuarto y último paso es analizar los resultados y rechazar la hipótesis nula o declarar que las diferencias observadas sólo pueden explicarse por el azar.
¿Qué es una hipótesis alternativa?
La hipótesis alternativa es una contradicción directa de la hipótesis nula. Esto significa que si una de las dos hipótesis es verdadera, la otra es falsa.
Preguntas Frecuentes
Incluye tres preguntas frecuentes sobre el contenido dando sus respuestas. Utiliza muchas negritas utilizando HTML tag ¿Qué es la hipótesis nula? Una hipótesis nula es un tipo de hipótesis estadística que supone que no existe significancia estadística en un conjunto de datos observacionales. La prueba de hipótesis se utiliza para evaluar la validez de una hipótesis utilizando datos de muestra. A veces llamado simplemente «nulo», se designa como H.0. La hipótesis nula, también conocida como hipótesis, se utiliza en el análisis cuantitativo para probar teorías sobre los mercados, las estrategias de inversión o la economía para decidir si una idea es verdadera o falsa. Resultados clave Una hipótesis nula es un tipo de hipótesis en estadística que supone que no hay diferencia entre ciertas características de una población o el proceso de generación de datos.La hipótesis alternativa sugiere que hay una diferencia.La prueba de hipótesis proporciona un método para rechazar la hipótesis nula dentro de un cierto nivel de confianza.Si puede rechazar la hipótesis nula, esto respaldará la hipótesis alternativa.La prueba de hipótesis nula subyace al principio de falsación en la ciencia. Wikieconomia / Alex Dos Díaz ¿Cómo funciona la hipótesis nula? Una hipótesis nula es un tipo de hipótesis en estadística que supone que no hay diferencia entre ciertas características de una población o el proceso de generación de datos. Por ejemplo, un jugador puede preguntarse si un juego de azar es justo. Para ser honesto, las ganancias esperadas por juego para ambos jugadores son cero. Si el juego es injusto, entonces el rendimiento esperado es positivo para un jugador y negativo para el otro. Para probar si un juego es justo, un jugador recopila datos de ganancias de muchas iteraciones del juego, calcula las ganancias promedio con base en estos datos y luego prueba la hipótesis nula de que las ganancias esperadas no son diferentes de cero. Si las ganancias promedio en la muestra están lo suficientemente lejos de cero, entonces el jugador rechazará la hipótesis nula y concluirá la hipótesis alternativa, es decir, que las ganancias esperadas para el juego son diferentes de cero. Si los ingresos promedio en los datos de la muestra son cercanos a cero, entonces el jugador no rechazará la hipótesis nula y concluirá en cambio que la diferencia entre los ingresos promedio en los datos y cero se debe únicamente al azar. La hipótesis nula supone que cualquier diferencia que observe entre las características seleccionadas en el conjunto de datos se debe al azar. Por ejemplo, si las ganancias esperadas de un juego de azar son realmente cero, entonces cualquier diferencia entre las ganancias promedio de los datos y cero se debe al azar. Los analistas esperan rechazar la hipótesis nula porque es una conclusión fuerte. Esto requiere evidencia sólida en forma de una diferencia observada que sea demasiado grande para explicarse únicamente por casualidad. No rechazar la hipótesis nula de que los resultados se deben únicamente al azar es un argumento débil. inferencia porque permite que otros factores además del azar puedan estar en juego, pero pueden no ser lo suficientemente fuertes como para que una prueba estadística los detecte. La hipótesis nula sólo puede rechazarse, no probarse. Hipótesis alternativa Es importante señalar que estamos probando la hipótesis nula porque existe un elemento de duda sobre su validez. Cualquier información que contradiga la hipótesis nula establecida se captura en la hipótesis alternativa (alternativa) (H1). Para los ejemplos anteriores, la hipótesis alternativa sería: Los estudiantes obtienen una puntuación media. No es igual a siete.El rendimiento anual promedio de un fondo mutuo es No equivalente al 8% anual. En otras palabras, la hipótesis alternativa es una contradicción directa de la hipótesis nula. Ejemplos de hipótesis nulas He aquí un ejemplo sencillo: la directora de una escuela afirma que los estudiantes de su escuela obtienen una puntuación media de siete sobre 10 en los exámenes. La hipótesis nula es que la media poblacional es 7,0. Para probar esta hipótesis nula, registramos las puntuaciones de, digamos, 30 estudiantes (muestra) de la población estudiantil total de la escuela (digamos 300) y calculamos la media de esa muestra. Luego podemos comparar la media muestral (estimada) con la media poblacional (supuesta) de 7,0 y tratar de rechazar la hipótesis nula. (Aquí, la hipótesis nula de que la media poblacional es 7,0 no se puede probar utilizando datos de muestra. Solo se puede rechazar). Tomemos otro ejemplo: cierto fondo mutuo tiene una rentabilidad anual del 8%. Digamos que el fondo mutuo ha estado en el negocio durante 20 años. La hipótesis nula es que el rendimiento promedio de los fondos mutuos es del 8%. Tomamos una muestra aleatoria de los rendimientos anuales del fondo mutuo durante, digamos, cinco años (la muestra) y calculamos la media muestral. Luego comparamos la media de la muestra (estimada) con la media de la población (reportada) (8%) para probar la hipótesis nula. Para los ejemplos anteriores, las hipótesis nulas son: Ejemplo A: Los alumnos del colegio reciben una media de siete sobre 10 en los exámenes.Ejemplo B: El rendimiento anual promedio de un fondo mutuo es del 8% anual. Para determinar si se rechaza la hipótesis nula, la hipótesis nula (abreviada H0) se supone, a efectos del argumento, que es verdadera. El rango plausible de valores plausibles para la estadística calculada (por ejemplo, el puntaje promedio de la prueba de 30 estudiantes) se determina basándose en este supuesto (por ejemplo, el rango de medias plausibles podría oscilar entre 6,2 y 7,8 si la media poblacional es 7,0). Entonces, si la media muestral queda fuera de este rango, se rechaza la hipótesis nula. De lo contrario, se dice que la diferencia es “atribuible únicamente al azar” porque está dentro del rango atribuible únicamente al azar. Cómo se utiliza la prueba de hipótesis nula en la inversión Como ejemplo relacionado con los mercados financieros, supongamos que Alice ve que su estrategia de inversión tiene un rendimiento promedio más alto que simplemente comprar y mantener acciones. La hipótesis nula establece que no hay diferencia entre los dos ingresos promedio, y Alice se inclina a creer esto hasta que llega a la conclusión de que los resultados son inconsistentes. Para refutar la hipótesis nula será necesario demostrar significación estadística, que puede determinarse mediante varias pruebas. La hipótesis alternativa establece que la estrategia de inversión tiene un rendimiento promedio más alto que la estrategia tradicional de comprar y mantener. Una herramienta que puede determinar la significancia estadística de los resultados es el valor p. El valor p representa la probabilidad de que una diferencia mayor o mayor que la diferencia observada entre dos ingresos promedio ocurra únicamente por casualidad. Un valor de p menor o igual a 0,05 a menudo indica evidencia en contra de la hipótesis nula. Si Alice realiza una de estas pruebas, como una prueba de modelo normal, que da como resultado una diferencia significativa entre su rendimiento y el rendimiento de comprar y mantener (valor p menor o igual a 0,05), podrá rechazar la hipótesis nula y sacar una conclusión sobre la hipótesis alternativa. ¿Cómo se determina la hipótesis nula? El analista o investigador desarrolla una hipótesis nula basada en la pregunta o problema de investigación que intenta responder. Dependiendo de la pregunta, el cero se puede definir de manera diferente. Por ejemplo, si la pregunta es simplemente si existe un efecto (por ejemplo, ¿X afecta a Y?), la hipótesis nula podría ser H.0: X = 0. Si en cambio la pregunta es si X es igual a Y, entonces H0 sería X = Y. Si el efecto de X sobre Y fuera positivo, H0 sería X > 0. Si el resultado del análisis muestra un efecto que es estadísticamente significativamente diferente de cero, el cero puede rechazarse. ¿Cómo se utiliza la hipótesis nula en finanzas? En finanzas, la hipótesis nula se utiliza en el análisis cuantitativo. La hipótesis nula pone a prueba una premisa de una estrategia de inversión, mercados o economía para determinar si es verdadera o falsa. Por ejemplo, un analista podría querer ver si dos acciones, ABC y XYZ, están altamente correlacionadas. La hipótesis nula sería ABC ≠ XYZ. ¿Cómo se prueban las hipótesis estadísticas? Las hipótesis estadísticas se prueban en cuatro etapas. El primer paso del analista es formular dos hipótesis de modo que sólo una pueda ser correcta. El siguiente paso es formular un plan de análisis que describa cómo se evaluarán los datos. El tercer paso es ejecutar…
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