H0 h1意思
在數學和統計學中，特別是涉及到假設檢驗（hypothesis testing）時，h0 和 h1 通常代表原假設（null hypothesis）和備擇假設（alternative hypothesis）。
h0（零假設）通常包含一個假設的參數值或假設的事件，在實驗或研究開始之前是「真實」的假設。在實驗或研究結束時，如果數據不支持備擇假設，則零假設被認為是正確的。
h1（備擇假設）是研究者在實驗或研究開始時想要證明的假設。如果數據支持備擇假設，那麼零假設將被拒絕，備擇假設將被接受。
例如，在醫學研究中，研究者可能想要檢驗一種新藥是否比現有的藥物更有效。在這種情況下，零假設可能表示新藥並不比現有藥物更有效，而備擇假設可能表示新藥至少和現有藥物一樣有效，或者更有效。
在統計學中，假設檢驗的過程通常包括以下幾個步驟：
- 提出原假設（h0）和備擇假設（h1）。
- 選擇一個檢驗統計量，如t檢驗、F檢驗、χ²檢驗等。
- 確定一個顯著性水平（α），通常取0.05。
- 根據樣本數據計算檢驗統計量的值。
- 根據計算出的檢驗統計量的值和相應的機率（p值），決定是否拒絕原假設。
如果p值小於或等於顯著性水平，則拒絕原假設，接受備擇假設；如果p值大於顯著性水平，則不拒絕原假設。