概率论功效函数的计算

概率论功效函数的计算
概率论功效函数通常用于检验假设检验中的统计显著性。

计算概率论功效函数需要以下步骤：
1. 确定原假设和备择假设：例如，原假设是标准差为5，备择假设是标准差为8。

2. 确定显著性水平：例如，显著性水平为0.05。

3. 确定样本大小和抽样分布：例如，样本大小为30，抽样分布为正态分布。

4. 计算在原假设下的分布参数：例如，均值为0，标准差为5 / sqrt (30)。

5. 计算在备择假设下的分布参数：例如，均值为0，标准差为8 / sqrt (30)。

6. 确定临界值：在显著性水平为0.05的情况下，临界值为1.645。

7. 计算在备择假设下的临界值：例如，在备择假设下临界值为（均值 - 1.645 * 标准差）。

8. 计算功效函数：例如，使用R语言的pwr包进行计算，可以使用函数pwr.t.test（）计算概率论功效函数。

参数包括样本大小、效应大小、显著性水平、假设检验类型等。

9. 解释结果：功效函数表示在备择假设成立的情况下，拒绝原假设的概率。

如果功效函数高，则说明实验具有较高的检验效力。