假设检验问题,请高手速给予解释
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发布时间：2022-05-01 05:16
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热心网友
时间：2022-06-24 19:14
常用的假设检验方法有u—检验法、t—检验法、X2检验法、F—检验法等。
假设检验的一般步骤
假设检验的一般步骤：
（一）根据所研究问题的要求，提出原假设 和备择假设 。
有三种类型的原假设和备择假设，以总体均值的假设检验为例加以说明。
1. ： ； ：
2. ： ； ：
3. ： ； ：
其中，1. 是双侧假设检验；2. 是右侧假设检验；3. 是左侧假设检验。因为假设检验是根据概率意义下的反证法来否定原假设，所以原假设必须包含等号。究竟采用哪一种检验要视具体问题而定，尤其是选择右侧检验还是左侧检验时，更要慎重。
（二）找出检验的统计量及其分布。
与参数估计一样，假设检验也要根据样本数据进行统计推断。用于判断是否接受原假设 的统计量称为检验统计量。在实际应用时，检验统计量的选择及其分布要根据检验的具体内容、抽样的方式、样本容量的大小和总体方差是否已知等多种因素来确定，常用的检验统计量有 统计量、 统计量、 统计量及 统计量等。
（三）规定显著性水平 ，就是选择发生第一类错误的最大允许概率。
显著性水平 的大小，取决于发生第一类错误和第二类错误产生的后果。如果 取的较小，那么 将会较大，虽然否定一个真实原假设（弃真）的风险小了，其代价是增加了接受一个不真实原假设（取伪）的概率；反之，如果 取的较大，那么 将会较小，虽然接受一个不真实原假设（取伪）的的风险小了，其代价是增加了否定一个真实原假设（弃真）的概率。因此，要根据研究问题的需要选择一个合适的 ，通常 选为 、 或 等。
（四）确定决策规则。
在选择好检验统计量和规定了显著性水平后，就可以根据
求出否定原假设和接受原假设的临界值，从而也就确定了否定域 。
（五）计算检验统计量的值，作出统计决策。
如果检验统计量的值落在否定域 里，则否定 ；否则，不否定 。
需要说明的是，显著性检验只对发生第一类错误的概率进行了控制，而不对发生第二类错误的概率加以*。因此，当我们决定接受 时，并不意味着 一定为真，因为我们不能确定该决策有多大的可靠性。确切的说法是：在显著性水平为 时，根据这次试验得到的样本数据，不足以否定 。鉴于发生第二类错误的不确定性，通常在做决策时，统计学家建议我们采用“不否定 或不拒绝 ”的说法，而不采用“接受 ” 的说法。但是，要否定 ，只要一个反例就足够了。否定了 ，也就避免了第二类错误，所以根据样本数据，作出否定 的决策就具有了可靠性
。
参考
http://zhidao.baidu.com/question/46042533.html?si=1&wtp=wk
热心网友
时间：2022-06-24 19:14
步骤：1）建立假设
（2）计算检验统计量的具体值
分为：1计算总体均值（大（小）样本、总体方差已知用Z统计量
公式输不进，不好意思
2小样本 总体方差未知，用t统计量
3计算总体比例 用p 值
4计算标准差，用X统计量
3）双侧检验：取a/2，单侧直接取a
查表确定临界值
如果Z绝对值《Za/2，不拒绝原假设，否则拒绝
如果z《-Za/2，拒绝原假设
Z》Za/2，拒绝原假设
我也快考统计了，这是我的理解，希望对你有帮助哦，祝好运~
补充：第8章 假设检验
一、主要术语
83. 假设：对总体参数的具体数值所做的陈述。
84. 假设检验：先对总体参数提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程。
85. 备择假设：也称研究假设，是研究者想收集证据予以支持的假设，用 或 表示。
86. 原假设：也称零假设，是研究者想收集证据予以反对的假设，用 表示。
87. 单侧检验：也称单尾检验，是指备择假设具有特定的方向性，并含有符号“>”或“<”的假设检验。
88. 双侧检验：也称双尾检验，是指备择假设没有特定的方向性，并含有符号“”的假设检验。
89. 第Ⅰ类错误：也称弃真错误，即当原假设为正确时拒绝原假设，犯第Ⅰ类错误的概率记为 。
90. 第Ⅱ类错误：也称取伪错误，即当原假设为错误时接受原假设，犯第Ⅱ类错误的概率通常记为 。
91. 显著性水平：假设检验中发生第Ⅰ类错误的概率，记为 。
92. 检验统计量：据以对原假设和备择假设做出决策的某个样本统计量。实际上就是总体参数的点估计量。
93. 拒绝域：能够拒绝原假设的检验统计量的所有可能取值的集合。
94. 临界值：根据给定的显著性水平确定的拒绝域的边界值。
95. -值：也称观察到的显著性水平或实测显著性水平，是根据样本观测值计算出来的概率。
