假设检验的基本思想与步骤

合集下载

数据分析知识：数据分析中的假设检验流程

数据分析知识：数据分析中的假设检验流程在数据分析领域里，假设检验是一种用来判断样本统计量是否代表整体总体的方法。其基本思想是首先确定一个假设，然后使用统计方法对这个假设进行检验，从而得出结论。

假设检验流程主要包括以下五个步骤：

第一步：确定零假设和备择假设。

在进行假设检验时，需要先明确零假设和备择假设。零假设是指认为不存在差异或者认为差异是由随机因素造成的假设，通常使用"H0"表示；备择假设则是指认为存在差异或者认为差异不是由随机因素造成的假设，通常使用"Ha"表示。需要注意的是，备择假设并不一定是"完全相反"的假设，而是对零假设的补充或者修正。

第二步：确定显著性水平。

显著性水平指的是能够接受零假设的程度，通常使用"α"表示。常见的显著性水平有0.05和0.01两种。当显著性水平为0.05时，意味着我们只接受在5%的概率范围内出现假阳性（Type I Error）的结

论；同理，当显著性水平为0.01时，只接受在1%的概率范围内出现假阳性的结论。

第三步：计算检验统计量。

检验统计量是用来度量样本数据与零假设之间偏差的统计量，通

常使用"t"或"z"符号表示。具体计算公式根据检验类型的不同而异。

常见的检验类型有单样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验、方差分析等。

第四步：计算P值。

P值，也称为"显著性水平"，指的是当零假设为真的情况下，获得当前检验统计量或更极端的结果的概率。通常情况下，P值越小，代表得到类似结果的概率越小，说明样本结果更具有显著性。如果P值小

于显著性水平α，则拒绝零假设；反之，则无法拒绝零假设。

假设检验的基本思想与步骤

X 10 计算得 X 10.05 1.581 0.1/ 10
0.05 查表得Z / 2 1.96
∴接受原假设 H0:μ=10.
7
第8章
§8.1 假设检验的基本思想与步骤
第8页
假设检验的基本思想
假设检验的基本思想实质上是带有某种概率性质的反证法。为了检验一个假设H0是否正确，首先假设该假设H0正确，然后根据抽取到的样本对假设H0作出接受或拒绝的决策。如果样本观察值导致了不合理的现象发生，就应拒绝假设H0 ，否则应接受假设H0 。假设检验中所谓的“不合理”，并非逻辑中的绝对矛盾，而是基于人们在实践中广泛采用的原则，即小概率事件在一次实验中是几乎不发生的。但概率到什么程度才能算作“小概率事件”，显然，“小概率事件”的概率越小，否定原假设H0就越有说服力。常记这个概率值为α(0<α<1)，称为检验的显著性水平。对不同的问题，检验的显著性水平α不一定相同，但一般应取为较小的值，如0.1、0.05或0.01等 8
第8章
§8.1 假设检验的基本思想与步骤
第1页
第8章假设检验
假设检验是对总体的未知参数或总体服从的分布等，首先提出某种假设，例如假设未知参数为某一常数或总体服从某已知分布等，然后由样本提供的信息，对所做假设的“真实性” 做出否定还是不否定，即拒绝还是接受的判定。假设检验问题分为如下两大类：参数假设检验：对总体中某个数字特征或分布中的参数提出假设检验。非参数假设检验：对总体的分布、总体间的独立性以及是否同分布等方面的检验。本章主要介绍假设检验的基本概念、思想方法，讨论正态总体参数的检验、频率检验、分布拟合检验(非参数假设检验) 等。

假设检验的基本原理与一般步骤

使得P{ ( X Y )
Sw
11 n1 n2
t/ 2 (n1 n2 2)}
故拒绝域为
(x y)
W1 {
1 1 t/ 2 (n1 n2 2)}
sw
n1 n2
例4 有甲、乙两台机床加工相同的产品, 从这两台机床加工的产品中随机地抽取若干件, 测得产
品直径(单位:mm)为
机床甲: 20.5, 19.8, 19.7, 20.4, 20.1, 20.0, 1机9.床0,乙1:9.19.7, 20.8, 20.5, 19.8, 19.4, 20.6, 试19比.2较, 甲、乙两台机床加工的产品直径有无显著差异? 假定两台机床加工的产品直径都服从正态
2
,
2 1
n1
2 2
)
n2
取检验的统计量为
Z (X Y )/
2 1
2 2
n1 n2
当H0成立时,统计量Z ~ N (0,1)
取显著性水平为 .
由标准正态分布分位数的定义知
P{| ( X Y ) /
故拒绝域为
2 1
n1
2 2
n2
|
z / 2 }
W1 {| ( x y) /
2 1
n1
2 2
相互独立, A种的方差为5, B种的方差为8, 取 0.05,
问两种烟草的尼古丁含量是否有显著差异 ?

假设检验的基本步骤与原理

假设检验的基本步骤与原理假设检验是统计学中一种常用的方法，用于根据样本数据对总体参数提出假设并进行判断。下面将介绍假设检验的基本步骤与原理。

一、假设检验的基本步骤

1. 提出假设：在假设检验中，通常会建立零假设（H0）和备择假设（Ha）。零假设是对总体参数的某种声明或主张，而备择假设则是零假设的反面。

2. 选择显著性水平：显著性水平（α）反映了在零假设成立时发生错误地拒绝零假设的概率。通常常用的显著性水平是0.05或0.01。选择显著性水平需要根据实际情况和研究要求进行决定。

3. 计算检验统计量：检验统计量是根据样本数据计算得出的一个统计量，用于判断零假设是否成立。其选取一般基于总体参数的抽样分布，在假设成立时，检验统计量应服从特定的分布。

4. 确定拒绝域：拒绝域是指在零假设成立时，检验统计量落在该区域时拒绝零假设的决策。拒绝域的确定需要基于显著性水平和检验统计量的分布。

5. 根据检验统计量的取值判断：根据计算得到的检验统计量，判断其是否落在拒绝域内。若检验统计量在拒绝域内，则拒绝零假设；否则，无法拒绝零假设。

6. 得出结论：根据判断的结果，给出对总体参数的结论。结论需要明确表达对零假设的接受与拒绝。

二、假设检验的原理

假设检验是基于抽样分布的概念进行的，其原理主要包括以下两个方面：

1. 抽样分布：假设检验的基础是建立在样本的抽样分布上。在假设成立的条件下，根据中心极限定理，当样本容量足够大时，样本均值的分布会趋近于一个正态分布。这样的抽样分布有助于计算检验统计量以及确定拒绝域。

2. 显著性水平与P值：显著性水平是在假设成立时，发生拒绝零假设的概率。假设检验的结果一般会给出P值，其表示了在零假设成立的条件下，观察到比当前统计量更极端的值的概率。当P值小于或等于显著性水平时，可以拒绝零假设；反之，无法拒绝。

总结假设检验的基本思想

假设检验是统计学的重要方法之一，其基本思想是通过对样本数据进行统计分析，从而对总体参数进行推断。其步骤包括建立原假设和备选假设、选择合适的统计量、确定显著性水平、计算检验统计量的值、进行假设检验并做出推断。

假设检验的基本思想可以总结为以下几点：

1. 建立原假设和备选假设：在进行假设检验之前，需要首先建立原假设和备选假设。原假设（H0）是对总体参数的一个假设，而备选假设（H1）则是对原假设的否定或对立假设。通

常情况下，原假设是关于总体参数等于某个特定值或满足某个特定条件的假设，而备选假设则是关于总体参数不等于特定值或不满足特定条件的假设。

2. 选择合适的统计量：假设检验需要选择一个合适的统计量来对样本数据进行分析。统计量是从样本数据中计算得到的一个数值，可以用来推断总体参数。选择合适的统计量需要考虑其与总体参数的关系，以及其满足的分布假设等。

3. 确定显著性水平：显著性水平是进行假设检验时所允许的错误发生的概率。通常情况下，显著性水平被设定为0.05或

0.01，表示允许发生5%或1%的错误。显著性水平的选择需要根据具体情况进行权衡，过高的显著性水平可能导致过多的错误推断，而过低的显著性水平可能会导致错误推断的概率过大。

4. 计算检验统计量的值：根据样本数据和选择的统计量，可以

计算得到检验统计量的值。检验统计量是对样本数据进行统计分析后得到的一个数值，用于评估原假设的可信程度。

5. 进行假设检验并做出推断：根据计算得到的检验统计量的值和显著性水平，可以进行假设检验并做出推断。如果检验统计量的值落在拒绝域内（即小于或大于显著性水平对应的临界值），则可以拒绝原假设，接受备选假设；如果检验统计量的值落在接受域内（即大于或小于显著性水平对应的临界值），则不能拒绝原假设。

论假设检验方法的基本思想和实际运用

一、引言

在科学研究领域，假设检验是一种常用的统计推断方法，它被广泛应用于各个领域，如医学、经济学、生物学等。假设检验方法的基本思想是根据样本数据来对总体参数进行推断，通过对比样本统计量和总体参数的差异来进行判断，进而对研究所要验证的假设进行验证。本文将介绍假设检验方法的基本思想和实际运用，希望能够让读者对假设检验方法有一个更加深入的了解。

二、假设检验的基本思想

1. 假设的提出

在假设检验中，我们首先要提出一个关于总体参数的假设，这个假设通常称为原假设（H0）。原假设可以是研究者所期望的结果，也可以是对研究对象性质的描述。比如在医学实验中，原假设可以是新药对疾病的疗效没有显著影响，或者在市场调查中，原假设可以是某产品的市场占有率不超过50%。原假设的提出是假设检验的起点，对于原假设的选择，通常是根据研究的目的和背景来确定的。

3. 统计量的计算和比较

在假设检验中，我们首先要计算一个统计量，这个统计量通常是根据样本数据计算得到的。然后，我们根据原假设和备择假设来确定临界值或者P值，通过对比统计量和临界值或者P值来进行假设的验证。如果统计量落在临界值之内或者P值小于显著水平，我们就有足够的证据拒绝原假设；如果统计量落在临界值之外或者P值大于显著水平，我们就没有足够的证据拒绝原假设。

4. 结论的做出

根据对比的结果，我们可以得出一个结论，如果有足够的证据拒绝原假设，那么我们将接受备择假设；如果没有足够的证据拒绝原假设，那么我们将继续接受原假设。通过假设检验的基本思想，我们可以对我们所做的研究提出一个科学的结论。

假设检验的基本思想与步骤

假设检验的基本思想与步骤假设检验是统计学中重要的方法之一，用于验证关于总体特征的假设。通过收集样本数据，利用统计分析方法对假设进行检验，从而对总体的真实特征进行推断。本文将介绍假设检验的基本思想与步骤。

一、基本思想

假设检验的基本思想是通过收集样本数据来判断总体的特征是否与我们所假设的一致。在进行假设检验时，我们首先提出原假设（H0）和备择假设（H1）。原假设通常表示我们对总体特征的假设，备择假设则是与原假设相对立的假设，用于检验原假设的推翻。在收集样本数据后，通过对样本数据的统计分析，我们可以判断原假设是否应该被拒绝。

二、步骤

假设检验的步骤可以分为六个主要的部分，下面将详细介绍每一步的具体内容。

1. 确定假设

在进行假设检验前，我们首先需要确定原假设和备择假设。原假设通常是我们所期望的总体特征，而备择假设则是与原假设相对立的假设。例如，当我们想要检验某个产品的平均销售额是否达到预期水平时，原假设可以是销售额等于预期值，备择假设则可以是销售额不等于预期值。

2. 选择显著性水平

显著性水平是决定是否拒绝原假设的标准。在进行假设检验前，我们需要选择一个显著性水平（通常用α表示），该水平表示我们允许出现的错误类型I的概率。常见的显著性水平选择包括0.05和0.01。

3. 计算检验统计量

在进行假设检验时，我们需要计算一个检验统计量来对假设进行评估。检验统计量的具体计算方法取决于所使用的统计分析方法和数据类型。例如，在比较两个总体均值时，可以使用t检验，计算t值作为检验统计量。

4. 确定拒绝域

拒绝域是根据显著性水平和检验统计量确定的。拒绝域是指当检验统计量落在该区域内时，我们拒绝原假设。拒绝域的确定需要根据所选用的检验方法和显著性水平进行计算。

假设检验基本思想和步骤

① σ 未知且n 较小 ② 样本取自正态总体 ③ 两样本均数比较时，两样本的总体方差相等。
u 检验的应用条件
① σ 未知但n 较大(如 n > 100) ② n 较小但σ 已知。
1、样本均数与总体均数比较的 t 检验
样本均数与已知总体均数(理论值、标准值或经过大量观察所得的稳定值)比较，其目的是推断样本
II 型错误
“接受”了实际上不成立的H0，这类“取伪”的
错误称为 II 型错误，其概率大小用表示，其大小
未知
I 型错误和 II 型错误
客观实际
H
成立
0
H 0不成立
假设检验
拒绝 H 0
不拒绝 H0
（“接受”H 0 ）
第一类错误（α ）推断正确（1-α ）
推断正确（1-β ）第二类错误（β ）
H0：两总体均数相等，即1=2 H1：两总体均数不相等，即12
=0.05
(2) 计算统计量
今n1= 30， X1=6.2 h，S1=1.4 h， n2= 28 ， X2 =3.5 h，S2=1.2 h
按式(3.8)得
t
X1 X2
6.2 3.5
7.859
S12 (n1 1) S22 (n2 1) ( 1 1 ) 1.42 (30 1) 1.22 (28 1) ( 1 1 )
所有检验统计量都是在假设 H0 成立的条件下计算出来的，它是用于决定是否拒绝 H0 的统计量，其统计分布在统计推断中至关重要。

假设检验的基本思想是什么原理(简述假设检验的思想原理)

假设检验的基本思想是什么原理（简述假设检验的思想原理）

假设检验的基本思想是“小概率事件”原理，其统计推断方法是带有某种概率性质的反证法。小概率思想是指小概率事件在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出检验假设，再用适当的统计方法，利用小概率原理，确定假设是否成立。即为了检验一个假设H0是否正确，首先假定该假设H0正确，然后根据样本对假设H0做出接受或拒绝的决策。如果样本观察值导致了“小概率事件”发生，就应拒绝假设H0，否则应接受假设H0。

假设检验中所谓“小概率事件”，并非逻辑中的绝对矛盾，而是基于人们在实践中广泛采用的原则，即小概率事件在一次试验中是几乎不发生的，但概率小到什么程度才能算作“小概率事件”，显然，“小概率事件”的概率越小，否定原假设H0就越有说服力，常记这个概率值为α(0<α<1)，称为检验的显著性水平。对于不同的问题，检验的显著性水平α不一定相同，一般认为，事件发生的概率小于0.1、0.05或0.01等，即“小概率事件”

基本步骤：

1、提出检验假设又称无效假设，符号是H0；备择假设的符号是H1。

H0：样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的；H1：样本与总体或样本与样本间存在本质差异；

预设的检验水平一般为0.05。

第一节假设检验的基本思想与步骤

已知，由于σ 已知，
可以在N(0,1)表对给定的显著性水平α，可以在表中查到分位点的值 u 2 ，使 α
P{| U |> uα 2} = α
P{| U |> uα 2} = α
是一个小概率事件也就是说,“ 也就是说 “| U |> uα 2 ”是一个小概率事件. 故我们可以取拒绝域为：故我们可以取拒绝域为： W： | U |> uα 2 ：如果由样本值算得该统计量的实测值落入区域W，则拒绝H 否则，不能拒绝H 区域，则拒绝 0 ；否则，不能拒绝 0 .
P {| U |> u α } = α
2
当H0为不真时,却错误地接受了它称这类 “取伪” 为不真时却错误地接受了它,称这类取伪” 却错误地接受了它
三、两类错误假设检验会不会犯错误呢？假设检验会不会犯错误呢？由于作出结论的依据是——小概率原理小概率原理由于作出结论的依据是小概率事件在一次试验中基本上不会发生 . 不是一定不发生因此作出的判断不可能绝对正确，因此作出的判断不可能绝对正确，有可能会出现误判，而可能出现的错误有两类：出现误判，而可能出现的错误有两类：
µ 如： H 0： = µ 0 ； H 1： ≠ µ 0 µ
可省略不写。注：在双边假设中，通常备择假设 H 1可省略不写。在双边假设中，
3、假设检验的基本步骤、第一步：第一步：提出原假设和备择假设第二步：建立检验统计量，第二步：建立检验统计量，在H0成立下求出它的分布第三步：确定检验的否定域。第三步：确定检验的否定域。构造小概率事件对给定的显著性水平α及检验统计量的分布，对给定的显著性水平α及检验统计量的分布，查表确定临界值，从而得到否定域。查表确定临界值，从而得到否定域。第四步：对原假设作出统计推断。第四步：对原假设H0作出统计推断。如果检验统计量的观测值落入否定域，则否定H 验统计量的观测值落入否定域，则否定 0

假设检验的基本概念与步骤

假设检验，也称为统计假设检验，是统计学中一种重要的推断方法，用于对两个或多个统计推断进行比较，从而对总体参数或者样本之间

的差异进行推断。本文将介绍假设检验的基本概念和步骤。

一、概念

在进行假设检验之前，我们首先要明确两个基本概念：零假设（H0）和备择假设（H1）。零假设通常是我们希望否定的假设，而备择假设

则是相反的情况，即我们希望得到支持的假设。

二、步骤

1. 确定假设

在开始进行假设检验之前，我们需要明确研究问题，并根据问题的

背景和研究目的确定合适的零假设和备择假设。通常情况下，零假设

是对现状或者已有结论的表述，而备择假设则是我们对现状的质疑或

者改进。

2. 选择统计检验方法

根据研究问题的具体情况，选择合适的统计检验方法。常见的统计

检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。不同的统计检验方法适

用于不同类型的数据和研究问题。

3. 确定显著性水平

显著性水平，通常用α表示，是在假设检验中指定的一个阈值，用于判断结果是否具有统计显著性。常见的显著性水平有0.05和0.01，分别对应着5%和1%的显著性水平。

4. 收集样本数据

在进行假设检验前，需要收集和整理所需的样本数据。样本数据的选取应该有代表性，以尽可能准确地反映总体的特征。

5. 计算统计量

根据所选的统计检验方法，计算相应的统计量。统计量是用于量化样本数据与假设之间的差异程度，从而判断结果的显著性。

6. 判断P值

P值是假设检验的核心结果，表示在零假设成立的条件下，观察到的统计量或更极端情况发生的概率。如果P值小于预先设定的显著性水平α，我们就可以拒绝零假设，否则，则接受零假设。

假设检验的基本思想和一般步骤

检验（hypothesis testing)是统计学中常用的一种方法，用于得出对某一性

质具有一定证据基础的结论。它以假设检验为基础，将统计学原理用于科学研究，以检验一些假设或猜测是否可以被科学地接受。

检验的基本思想是找出统计数据中与原假设不相符合的内容，即在实践结果中

发现与假设不符的结果，证明我们的假设正确或错误。然而，有时实践中的结果并不能完全证明或排除假设，这时候就要利用统计学方法来做检验，以定量分析参数的趋势，从而给出统计学上的结论。

一般的检验步骤主要分为以下几步：

1、确定必要的基础信息：需要采集一定样本数据，研究对象，所测参数及其

标准。

2、建立假设：根据大致了解的思路，建立正态分布假设，或者拟合度等参数，观察收敛性。

3、求事实统计量：计算有关参数，以显示差别程度。

4、计算置信水平：利用某个置信度，例如95%，用数值检验假设对比，验证

是否可能出现异常结果。

5、做出结论：根据检验的结果，得出假设的可行性。

从而，通过假设检验来检验假设，可以更加客观地得出结论，增强科学研究的

权威性，提高研究水平。

假设检验的基本方法

假设检验（hypothesis testing）是统计学中常用的方法之一，用于对某个总体的假设进行测试或验证。它的基本思想是通过对样本数据进行分析，以判断某个假设是否在该样本中成立。

假设检验的基本方法可以分为以下几个步骤：

1. 提出假设：在进行假设检验之前，首先需要提出一个关于总体特征的假设，通常被称为原假设（null hypothesis，H0）和备择假设（alternative hypothesis，H1或H2）。原假设是我们要考察的假设，备择假设是与原假设相对立的假设。

2. 确定显著性水平：显著性水平（significance level）是在假设检验中用于判断原假设是否被拒绝的临界值。通常用α表示，常见的选择有0.05和0.01。选择合适的显著性水平，可以控制错误的发生概率。

3. 收集样本数据：根据研究目的和设计，收集符合要求的样本数据。

4. 计算统计量：根据假设检验所需的样本数据，计算出统计量。统计量的选择依赖于研究问题和样本类型，如均值差异的检验常用t检验，比例差异的检验常用z检验，方差差异的检验常用F检验等等。

5. 判断拒绝域：根据给定的显著性水平α和计算得到的统计量，确定拒绝域。拒

绝域是指当统计量的取值落在拒绝域时，拒绝原假设，否则接受原假设。

6. 计算p值：在给定的显著性水平和计算得到的统计量下，计算出p值。p值是指当原假设成立时，统计量或更极端情况出现的概率。若p值小于显著性水平α，则拒绝原假设，否则接受原假设。

7. 进行决策：根据计算得到的统计量和拒绝域的判断，决定是否拒绝原假设。如果统计量落在拒绝域内或p值小于显著性水平α，则拒绝原假设；反之，无法拒绝原假设。

4.2假设检验基本思想和步骤

注意： H0 和 H1 和的确定，以及单、双侧的选择，都应结合研究设计，在未获得样本结果之前决定。
2、选择检验方法、计算检验统计量
根据分析目的、资料类型、设计类型、样本大小、方法的适用条件等选择相应的检验方法并计算检验统计量。所有检验统计量都是在假设 H0 成立的条件下计算出来的，它是用于决定是否拒绝 H0 的统计量，其统计分布在统计推断中至关重要。
1、建立检验假设，确立检验水准。
① 检验假设(hypothesis under test / to be tested) 无效假设 (null hypothesis) H 0 : u u0 ② 备择假设(alternative hypothesis) 对立假设 H1 : u u0
* 检验假设是针对总体而非样本；
* H0 和 H1 是相互联系、对立的假设，两者缺一不可 * H0 为无效假设，其假定通常是：某两个(或多个)总
体参数相等，或某两个总体参数之差等于0
* H1 的内容反映了检验的单双侧。若 H1 假设为
根据专业知识事先确定。
0 或 < 0，则为单侧检验(one-sided test)。若 H1 为 0，则为双侧检验(two-sided test)。单双侧检验应
x = 74.2次/分
n =25
u0 = 72次/分
u
S = 6.5次/分

假设检验的5个步骤

假设检验是一种常用的统计分析方法，用于从样本数据得出关于总体参数的推断，借助统计学的方法进行识别。它的基本思想是通过对样本数据的分析，判断总体参数是否具有某种特定的性质。下面将介绍假设检验的五个基本步骤：

1. 提出假设：假设检验的第一步是提出一个原假设（H0）和

一个备择假设（H1）。原假设通常是我们希望验证或者接受

的假设，而备择假设则是对原假设的否定或者其他可能的假设。这两个假设应该是互斥的，即它们不能同时成立。

2. 确定显著性水平：显著性水平（α）是我们在假设检验中设

置的决策标准，用于判断样本数据对原假设的支持程度。通常情况下，α的取值为0.05或0.01，这意味着我们愿意接受犯错的风险为5%或者1%。

3. 选择合适的检验统计量：根据研究目的和所要检验的参数，选择适当的检验统计量。常用的统计量包括z检验和t检验等。它们的选择基于总体分布的已知信息，例如总体均值的标准差是否已知、样本容量的大小等。选择合适的检验统计量可以提高假设检验的效能。

4. 计算检验统计量的值：利用样本数据计算出检验统计量的具体值。这个值反映了样本数据与原假设相符或者不符的程度。与检验统计量配套的还有自由度，它用于确定理论上的分布和对应的临界值。根据计算出的检验统计量的值和自由度，可以查找相应的临界值。

5. 做出决策：根据检验统计量的值和临界值比较，可以进行决策并给出相应的结论。如果检验统计量的值落在拒绝域（即超过临界值），则拒绝原假设，接受备择假设；否则，接受原假设。同时，还可以计算p值来辅助决策。p值是指在原假设下，观察到的样本结果或者更极端结果发生的概率。根据预先设定的显著性水平，如果p值小于显著性水平，则拒绝原假设，接受备择假设。

假设检验基本思想-2正态总体

如在工件直径假设检验问题中
1）若检验 H0：μ=μ0=2，H1：μ≠μ0=2；
取检验统计量
X -2 U
0 n
(
x
;2,
2 0
)
2
-
0
n
uα / 2
X 2
2
0
n
uα/ 2
有利于H0
）
（
μ0=2
x
X 的值越接近于μ0 =2，越有利于H0成立，
不利于H1成立，故对给定α，H0的拒绝域为：
x - 0
0
n
-
0
n
u0.05
-0.0165
拒绝H0，即认为新工艺使工件直径偏小.
大样本假设检验例
四、两类错误
1）假设检验的主要依据是“小概率事件原理”,而小概率事件并非绝对不发生.
2）假设检验方法是依据样本去推断总体，样本只是总体的一个局部，不能完全反映整体特性.
无论接受或拒绝原假设H0 都可能做出错误的判断
由D—L中心极限定理知
U Y - np ～N(0, 1) np(1 - p)
近似成立.
3）对给定α(0＜α＜1)，有
P{ U uα } P{ Y - np uα } α
2
np1 - p) 2
当α=0.01，uα/2=u0.005=2.575, H0的拒绝域为 (－∞, －2.575)∪(2.575, ＋∞).

假设检验的基本思想与步骤

数据分析知识：数据分析中的假设检验流程

假设检验的基本思想与步骤

假设检验的基本原理与一般步骤

假设检验的基本步骤与原理

总结假设检验的基本思想

论假设检验方法的基本思想和实际运用

假设检验的基本思想与步骤

假设检验基本思想和步骤

假设检验的基本思想是什么原理(简述假设检验的思想原理)

第一节 假设检验的基本思想与步骤

假设检验的基本概念与步骤

假设检验的基本思想和一般步骤

假设检验的基本方法

4.2假设检验基本思想和步骤

假设检验的5个步骤

假设检验基本思想-2正态总体

第一节假设检验的基本思想与步骤