8.4 置信区间与假设检验之间的关系
假设检验与置信区间
假设检验与置信区间假设检验和置信区间是统计学中两个重要的概念和方法。
它们被广泛应用于数据分析和实证研究中，用于对样本数据进行统计推断和判断。
本文将详细介绍假设检验和置信区间的定义、原理、应用以及它们之间的关系。
一、假设检验的定义和原理假设检验是通过对样本数据进行统计推断，来判断某一假设是否成立的方法。
它分为参数假设检验和非参数假设检验两种。
参数假设检验是基于总体参数的已知或估计值，对样本数据进行统计推断；非参数假设检验则是基于样本数据的分布自由度，对总体分布进行推断。
无论是参数假设检验还是非参数假设检验，它们的基本原理是一样的。
假设检验的基本步骤如下：1. 提出原假设（H0）和备择假设（H1）；2. 选择适当的统计检验方法和显著性水平，计算样本数据的检验统计量；3. 根据检验统计量的大小，进行统计推断，得出是否拒绝原假设的结论；4. 根据结论进行统计解释和决策。
二、置信区间的定义和原理置信区间是用于估计总体参数值的一种方法，表示参数估计的不确定性范围。
置信区间通常以一个区间范围来表示，例如95%置信区间。
这意味着，在一系列相同样本条件下，对总体参数的估计在95%的情况下会落在该置信区间内。
置信区间的计算方法取决于估计的参数类型和样本数据的分布，常见的包括正态分布、t分布和二项分布等。
置信区间的计算涉及到样本的均值、方差、样本量以及置信水平等因素。
较大的置信水平意味着更高的可信度，但是对应的置信区间也会更宽。
三、假设检验和置信区间的应用假设检验和置信区间在各个领域的应用非常广泛，特别是在医学、社会科学和市场研究等领域。
在医学研究中，假设检验和置信区间被应用于新药的疗效评估、药物剂量的调整以及治疗方法的比较等方面。
通过对患者样本数据进行假设检验，可以判断新药是否安全有效；置信区间则可以提供药效的可信区间范围。
在社会科学研究中，假设检验和置信区间被应用于社会调查、教育评估和舆情分析等方面。
例如，对于某一教育政策的效果评估，可以通过假设检验和置信区间对样本数据进行分析，判断改革是否达到预期目标。
置信区间和假设检验含义
置信区间和假设检验含义
置信区间和假设检验含义是统计学中两个重要的概念。
置信区间是指一种区间估计，可以用于估计一个参数的真实值的范围。
假设检验是一种统计推断方法，用于检验一个假设是否成立。
置信区间和假设检验都是用来评估统计数据的可靠性和有效性的方法。
在实际应用中，这两种方法经常被用来确定数据的显著性和可靠性。
例如，在医学研究中，研究人员可能需要确定一种新药物是否比现有药物更有效。
通过计算置信区间和执行假设检验，研究人员可以确定这种新药物是否显著地超过了现有药物。
置信区间和假设检验都需要一组数据和一个统计模型来进行计算。
置信区间通常涉及到估计一个参数的均值或差异，例如，可以计算一个产品的平均销售额或两个产品组之间的平均差异。
假设检验通常涉及到比较两个或多个样本，或者在样本和总体之间进行比较。
例如，可以比较两种不同的广告策略的效果，或者比较一个样本的平均值和一个已知的总体平均值。
在实际应用中，置信区间和假设检验通常需要具备一定的统计知识和技能才能正确地使用和解释。
研究人员需要了解不同的假设检验和置信区间方法，并能够正确地选择和解释结果。
通过正确地使用这些方法，研究人员可以获得有意义的统计结果，并对其研究结果有更大的信心。
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置信区间与假设检验的关系与应用
置信区间与假设检验的关系与应用统计学是一门研究随机现象的科学，它通过搜集、整理和分析数据来研究和解释不确定的现象。
在统计学中，置信区间和假设检验是常用的推断统计技术，它们在研究中起着重要作用。
本文将讨论置信区间与假设检验的关系以及它们在实际应用中的使用。
一、置信区间与假设检验的关系置信区间和假设检验都是用来对总体参数进行推断的方法，它们通过样本数据对总体进行估计和推断。
置信区间是基于样本数据计算得出，它表示参数的估计范围。
而假设检验则是对总体参数进行假设，并通过样本数据对这一假设进行验证。
具体而言，置信区间是对总体参数的估计范围进行界定。
其思想是，通过样本数据对总体的估计，在一定置信水平下，估计范围应该包含真实的总体参数。
例如，我们想要估计一批产品的平均重量，通过抽取样本并计算样本平均值，可以得到一个置信区间，该区间表示我们对总体平均重量的估计范围。
而假设检验则是对总体参数的某种假设进行验证。
例如，我们想要验证一批产品的平均重量是否达到标准要求，可以设置一个原假设和备择假设，然后通过样本数据进行分析和计算，得出结论是否拒绝原假设。
综上所述，置信区间和假设检验在推断统计中有着密切的联系。
置信区间是对总体参数的估计，而假设检验则是对总体参数的验证。
它们相辅相成，共同用于推断总体参数。
二、置信区间与假设检验的应用置信区间和假设检验在实际应用中都具有广泛的应用领域。
下面将分别介绍它们的应用。
1. 置信区间的应用置信区间常用于参数估计。
在研究中，我们往往不能直接得到总体参数的准确值，而是通过样本数据进行估计。
置信区间提供了一个范围，该范围内含有总体参数的真实值的可能性。
例如，我们想要估计某药物的有效性，可以通过置信区间来评估该药物的疗效。
此外，置信区间还可以用于比较两个或多个总体参数。
例如，我们想要比较两个产品的平均销售额是否有显著差异，可以构建两个置信区间，并判断这两个区间是否相交。
如果置信区间不相交，说明两个产品的平均销售额存在显著差异。
概率论与数理统计 第8章
现在的问题就是要判别新产品的寿命是服从 μ >1500 的
正态分布，还是服从 μ ≤1500的正态分布? 若是前者，我们 就说新产品的寿命有显著性提高；若是后者，就说新产品的 寿命没有显著性提高。
定义 1 将对总体提出的某种假设称为原假设，记为 H 0 ； 将与原假设矛盾的假设称为备择假设，记为 H 1 。
在例 8－1 中，我们把涉及的两种情况用假设的形式表示
出来，第一个假设 μ ≤1500 表示采用新工艺后产品平均寿命没 有显著性提高，第二个假设 μ >1500 表示采用新工艺后产品平
均寿命有显著性提高。第一个假设为原假设，即“ H 0 ：μ
定义 8 给定犯第一类错误的概率不大于 α 所作的假设 检验称为显著性检验，称 α 为显著性水平。 例 8－2 某车间用一台包装机包装食盐，每袋食盐的净 重是一个随机变量，它服从正态分布。当包装机正常时，其 均值为 0.5kg ，标准差为 0.015kg 。某日开工后为检查包装 机工作是否正常，随机地抽取它所包装的食盐 9 袋，称得样 本均值 ������ X =0. 511kg ，问在显著性水平 α =0.05 下，这 天包装机工作是否正常。
由于无论是第一类错误还是第二类错误都是作假设检验 时的随机事件，因此在假设检验中它们都有可能发生。我们 当然希望尽可能使犯两类错误的概率都很小，但一般来说， 当样本的容量固定时，若刻意地减少犯一类错误的概率，则 犯另一类错误的概率往往会增大。若要使两类错误的概率都 减小，就需增大样本的容量。在给定样本容量的情况下，我 们总是对犯第一类错误的概率加以控制，使它不大于 α ， 而不关心犯第二类错误的概率 β是增大了还是减小了，这样 的假设检验就是显著性检验。
概率与统计中的正态分布与标准化与概率与统计中的假设检验与置信区间的应用
概率与统计中的正态分布与标准化与概率与统计中的假设检验与置信区间的应用在概率与统计领域中，正态分布是一种重要的概率分布。
它具有许多重要的特性，广泛应用于各种统计分析中。
本文将介绍正态分布的概念、特性及其在概率与统计中的应用，同时探讨假设检验与置信区间的相关内容。
一、正态分布正态分布，又称为高斯分布，是一种对称的连续概率分布。
其概率密度函数的形状呈钟形曲线，两头趋于无穷远，中间部分是对称的，呈现出一个峰值。
正态分布由两个参数决定，即均值μ和标准差σ，分别表示分布的中心位置和离散程度。
正态分布的重要特性包括：1. 均值与中位数相等：正态分布的均值等于中位数，呈现出对称性。
2. 68-95-99.7法则：约68%的观测值位于均值的一个标准差内，约95%的观测值位于均值的两个标准差内，约99.7%的观测值位于均值的三个标准差内。
3. 标准正态分布：当均值为0，标准差为1时，正态分布称为标准正态分布。
它的概率密度函数可用标准正态分布表查找。
二、正态分布的标准化在实际问题中，我们常常需要将正态分布转化为标准正态分布进行分析。
这一过程被称为标准化。
标准化的方法是通过下式进行变换：Z = (X - μ) / σ其中，Z为标准正态随机变量，X为原始随机变量，μ为原始随机变量的均值，σ为原始随机变量的标准差。
标准化的目的是为了简化计算和比较不同正态分布的数据。
通过标准化，我们可以使用标准正态分布表来查找概率值，进行相关的统计推断。
三、假设检验假设检验是统计学中一种常用的推断方法，用于验证一个假设关于总体参数的真实性。
其基本步骤包括：1. 建立零假设和备择假设：零假设（H0）是对总体参数进行假设的初始假设，备择假设（H1或Ha）则是我们要验证的假设。
2. 选择显著性水平：显著性水平α是在进行假设检验时事先确定的，代表了对犯错误的容忍程度。
3. 计算检验统计量：根据样本数据计算具体的检验统计量，如z统计量或t统计量。
4. 判断统计显著性：根据检验统计量的值与临界值进行比较，判断结果是否在显著性水平α的拒绝域中。
置信区间与假设检验之间的关系
侧置信区间， 侧置信区间，则有
P(−∞< θ < θ2 ) ≥ 1−α. 考虑显著性水平为 的左侧检验 α H0 :θ ≥ θ0 , H1 :θ < θ0
由P(−∞ < θ0 < θ2 ) ≥ 1−α得P(θ0 ≥ θ2 ) < α,
θ H H 故当 0 ∈(−∞,θ2 )时，接受 0;当θ0 ∉(−∞,θ2 )时，拒绝 0。
例如， X 已知时， µ 例如，当总体 ~ N(µ,σ 2 )且σ已知时，参数 的 置信区间为
（X −
σ
n
zα / 2 , X +
σ
n
zα / 2）
假设 0：µ = µ0的拒绝域为 H
X − µ0 ≥ zα σ0 / n 2
即
µ0 ≤ X − σ
n
µ zα / 2或者 0 ≥ X +
σ
n
zα / 2，
µ 即， 0 ≥ X + σ
n zα， 从而接受域为（ 从而接受域为（ ∞, X + −
σ
n
zα）。
7 ， 例 .11 看书
n n 又例Байду номын сангаас， X 已知时， µ 又例如，当总体 ~ N(µ,σ 2 )且σ已知时，参数 的 左侧置信区间为 （− ∞, X +
从而接受域为（ X 从而接受域为（ −
σ
zα / 2 , X +
σ
zα / 2）。
σ
n
zα） ,
而假设 0：µ ≥ µ0的拒绝域为 H
X − µ0 ≤ −zα σ0 / n
X的样本， x 设X1 , X2 ,⋯, Xn是来自总体 的样本， 1 , x2 ,⋯, xn 是相应的样本值。 是相应的样本值。 (1)设(θ1 ,θ2 )是参数 的一个置信水平为−α的置信 θ 1 区间， 区间，则有 P(θ1 < θ < θ2 ) ≥ 1−α. 考虑显著性水平为 的双侧检验 α H0 :θ = θ0 , H1 :θ ≠ θ0
置信区间与假设检验之间的关系
0 z
n
或 0 t
S n
若样本统计量x的值小于单边置信下限，则拒绝H0
2.右侧检验：求出单边置信上限
0 z
n
或 0 t
S n
若样本统计量x的值大于单边置信上限，则拒绝H0
用置信区间进行检验 (例题分析)
【例】一种袋装食品每 包的标准重量应为 1000 克。现从生产的 一批产品中随机抽取 16 袋，测得其平均重 量为991克。已知这种 产品重量服从标准差 为 50 克的正态分布。 试确定这批产品的包 装重量是否合格？ (α= 0.05)
双侧检验！
解：提出假设： H0: = 1000 H1: 1000 已知：n = 16，σ=50， x 991 =0.05双侧检验 /2=0.025 临界值: Z0.025=±1.96
拒绝 H0
0.025
用置信区间进行检验(例题分析)
置信区间为
, 0 z 2 0 z 2 n n 50 50 ,1000 1.96 1000 1.96 16 16 975.5, 1024 .5
决策:
x 991 在置信区间内，
拒绝 H0
0.025
不拒绝H0 结论: 可以认为这批产品的包 装重量合格
-1.96
0
1.96
Z
间对应于假设检验中的接受区域，置信区间以外 的区域就是假设检验中的拒绝域。
㈡区间估计与假设检验的主要区别
1.区间估计通常求得的是以样本估计值为中心的双侧置信区 间，而假设检验以假设总体参数值为基准，不仅有双侧检 验也有单侧检验；
2.区间估计立足于大概率，通常以较大的把握程度（置信水 平）1-α去保证总体参数的置信区间。而假设检验立足于 小概率，通常是给定很小的显著性水平α去检验对总体参 数的先验假设是否成立。
统计学中的假设检验和置信区间
统计学中的假设检验和置信区间统计学是应用数学的分支，应用于收集、整理、分析和解释数据。
它涉及各个领域，从自然科学和工程到社会和医疗保健。
统
计学的目的是确定数据中存在的模式和趋势，以便做出更好的决策。
假设检验和置信区间是统计学中最常用的两种技术，能够对
数据进行有用的分析和解释。
假设检验是一种在统计学中比较两个假设的方法。
其中一个假
设是要被证明的“工作”假设，而另一个假设是备用假设，一般假
设“工作”假设不成立。
在假设检验中，研究人员会收集一些数据，然后使用统计学测试它们，以确定这些数据是否支持“工作”假设。
我们可以将假设检验分为三个步骤: 建立假设、计算统计量和确定
假设是否被支持。
假设检验通常需要在一个显著水平下进行。
这个水平是将数据
视为统计上显着的临界值。
我们可以将显著水平定义为做出错误
决策的概率。
比如，一个0.05的显著水平意味着有5%的概率犯错。
根据显著水平和数据的统计量，我们可以确定是否接受或拒绝“工作”假设。
置信区间是一个用来比较估计值的统计学术语，它告诉我们有多大概率数据在特定范围内。
置信区间通常用于描述样本的统计参数，如平均值或比例。
置信区间的大小取决于样本量和置信水平。
置信区间的宽度越小，对样本平均值的精确度就越高。
在统计学中，假设检验和置信区间是非常重要的技术，因为它们可以通过数据提供可靠的信息。
使用这些技术可以使我们更好地了解我们正在研究的数据，并可以帮助我们做出更好的决策。
精编生物医学研究的统计方法统计课后题答案
第1章绪论1. 生物统计学与其他统计学有什么区别和联系？答：统计学可细分为数理统计学、经济统计学、生物统计学、卫生统计学、医学统计学等，都是关于数据的学问，是从数据中提取信息、知识的一门科学与艺术。
而生物统计学是统计学原理与方法应用于生物学、医学的一门科学，与医学统计学和卫生统计学很相似，其不同之处在于医学统计学侧重于介绍医学研究中的统计学原理与方法，而卫生统计学更侧重于介绍社会、人群健康研究中的统计学原理与方法。
2. 某年级甲班、乙班各有男生50人。
从两个班各抽取10人测量身高，并求其平均身高。
如果甲班的平均身高大于乙班，能否推论甲班所有同学的平均身高大于乙班？为什么？答：不能。
因为，从甲、乙两班分别抽取的10人，测量其身高，得到的分别是甲、乙两班的一个样本。
样本的平均身高只是甲、乙两班所有同学平均身高的一个点估计值。
即使是按随机化原则进行抽样，由于存在抽样误差，样本均数与总体均数一般很难恰好相等。
因此，不能仅凭两个样本均数高低就作出两总体均数熟高熟低的判断，而应通过统计分析，进行统计推断，才能作出判断。
3. 某地区有10万个7岁发育正常的男孩，为了研究这些7岁发育正常男孩的身高和体重，在该人群中随机抽取200个7岁发育正常的男孩，测量他们的身高和体重，请回答下列问题。
(1) 该研究中的总体是什么？答：某地区10万个7岁发育正常的男孩。
(2) 该研究中的身高总体均数的意义是什么？答：身高总体均数的意义是: 10万个7岁发育正常的男孩的平均身高。
(3) 该研究中的体重总体均数的意义是什么？答：体重总体均数的意义是: 10万个7岁发育正常的男孩的平均体重(4) 该研究中的总体均数与总体是什么关系？答：总体均数是反映总体的统计学特征的指标。
（5）该研究中的样本是什么？答：该研究中的样本是：随机抽取的200个7岁发育正常的男孩。
第2章统计描述1. 对定量资料进行统计描述时，如何选择适宜的指标？答：详见教材表2-18。
《概率论与数理统计教学课件》8第八章置信区间与假设检验之间的关系及p值
H0 : 0, H1 : 0 也有类似的对应关系 . 若已求得单侧置信区间 ( ( X1, X2, , Xn ), ), 则当0 ( ( x1, x2, , xn ), ) 时接受 H0;
当0 ( ( x1, x2, , xn ), ) 时拒绝 H0 . 反之, 若已求得检验问题 H0 : 0 , H1 : 0
若 0 ( , ), 则接受 H0; 若 0 ( , ), 则拒绝 H0 .
反之 ,对于任意的0 , 考虑显著性水平为 的假设检验问题:
H0 : 0, H1 : 0 .
假设它的接受域为
( x1, x2, , xn ) 0 ( x1, x2, , xn ). 即有 P0 { ( X1, X2 , , Xn ) 0 ( X1, X2 , , Xn )} 由0 的任意性,
要
拒绝H
，再
0
取
0.01也要拒绝H0，但不
能知道将再降低一些是否也要拒绝H0. 而p值法
给出了拒绝 H0的最小显著性水平 . 因此p值法比
临界值法给出了有关拒绝域的更多的信息.
二、典型例题
例2 用p值法检验本章第一节例2 的检验问题
H 0 : 0 0.545, H1 : 0 0.05 解 用Z检验法 , 现在检验统计量Z x 0 的观察
(, ( X1, X2 , , Xn ))与显著水平为 的左边检 验问题 H0 : 0, H1 : 0 有类似的对应关系. 若已求得单侧置信区间 (, ( X1 , X2 , , Xn )),
则当0 (, ( x1, x2, , xn ))时接受 H0; 当0 (, ( x1, x2, , xn ))时拒绝 H0.
那么在检验问题
H0 : 0, H1 : 0中 p值 P0 {t t0 } t0右侧尾部面积, 如图3;
假设检验与置信区间
假设检验与置信区间1 引言数理统计是具有广泛应用的数学分支，而假设检验与置信区间问题在其中占有很重要的地位． 假设检验和置信区间作为两种重要的统计推断方法在农林科学、经济管理、医疗卫生、金融保险、证券投资、科学研究、工程技术、质量控制及国防研究、灾害防治等各方面应用日益广泛，其对决策的科学性的作用也为越来越多的人所认识．这两种方法都是通过对具体事物的随机抽样所得样本数据，用数理统计学的方法进行统计分析并作出判断的，掌握它们之间的关系、各自的适用范围和应用条件以及应注意的问题对作出正确的统计推断至关重要．然而现在高校农林、工科和经济类各专业广泛采用的概率论和数理统计教材却对这些问题未涉及或空泛叙述，使统计工作者和学生容易产生疑惑并在应用于实际问题时出现错误．为此本文通过实例研究了这两种方法的内在联系及其区别，探讨了这两种方法各自适用范围和应用条件及应注意的问题．2 统计推断假设检验和置信区间的基本概念2.1 统计假设检验的涵义统计假设检验的一般提法是：在给定备择假设1H 下，对原假设0H 作出判断，若拒绝原假设0H ，那就意味着接受备择假设1H ，否则就接受原假设0H ．简单的说，假设检验问题就是要在原假设0H 和备择假设1H 中作出拒绝哪一个接受哪一个的判断．[]1(310)P 2.2 统计假设检验法则一般法则以定义在子样空间上的一个函数为依据所构成的一个准则．一旦子样观察值12(,,)n x x x L ,确定后，我们就可根据这一准则作出判断；拒绝0H 还是接受0H ．我们的检验法则本质上就是把子样空间X 划分成两个不相交子集*C C 和,使得当子样1()n ξξL ，，的观察值点12(,,)n x x x C ∈L ,，我们将拒绝原假设0(H 也即接受备择假设1)H ；若*12(,,)n x x x C ∈L ,,我们将接受原假设0(H 也即拒绝备择假设1)H ．[]1(310)P 2.3 置信区间的定义[]2(325)P设母体具有概率函数(;)f x θ，θ为未知参数．1n ξξL ，，为取自这个母体ξ的一个子样．若对于事先给定的α，01α<<,存在两个统计量1()n θξξL ，，和1()n θξξL ，，使得11{()()}1n n P θξξθθξξα<<=-L L ，，，， 则称区间(,)θθ为参数θ的置信度为1-α的置信区间，θ和θ分别称为置信度1-α的置信下限和置信上限．2.4 置信区间的阐述 由定义知道，置信区间(,)θθ是一个随机区间，并且它的两个端点都是不依赖未知参数θ的随机变量，应着重指出的是，定义中等式的含意是指在重复取样下，将得到许多不同的区间11((,),(,))n n x x x x θθL L ,,，根据贝努利大数定律，这些区间中大约有100(1)%α-的区间包含未知参数．但对于一次抽样所得到的一个区间，决不能说“不等式11(,)(,)n n x x x x θθθ<<L L ,,成立的概率为1α-”．因为这时1(,)n x x θL ,，1(,)n x x θL ,是两个确定的数，从而只有两个可能，要么这个区间包含θ；要么这个区间不包含θ．因此定义说区间11((,),(,))n n x x x x θθL L ,,属于包含未知参数θ的区间类的置信度是1α-．所以提置信度以示与概率有所不同，其理由即在于此．[]1(327)P3 假设检验和置信区间的内在联系参数的区间估计及假设检验虽然提法不同,但解决问题的思想方法是一样的,都是选取一个子样函数,使这个子样函数落在某个已知区间上的概率很小(等于已知的α)而由此得到结果．3.1 例题分析例1 若总体2~(,)N ξμσ,其中2σ未知,从该总体中抽得一个容量为n 的样本,以ξ及2s 分别记其样本均值和样本方差的无偏估计,其中2211()1ni i s n ξξ==--∑． 1) 对如下检验问题：00H μμ=：,10H μμ≠：给出显著性水平为α的检验法；2) 求参数μ的置信度为1α-的置信区间．解 由题意可知2~(,)N ξμσ和222(1)~(1)n s n χσ--且ξ与2s 相互独立,因此 ~(1)t n ξ-．1) 在00H μμ=：成立的条件下,统计量 ~(1)t t n ξ=-因此所提检验问题的接受域为12(1)t n α-<- 即001122((t n t n ααμξμ----<<+-． 2) 在寻求参数μ的置信区间时ξ因含有未知参数所以不是统计量,但它仍是解决问题的关键,以抽样分布理论,有12(1))1P t n αα-<-=-这等价于1122(((1P t n t n ααξμξα----<<+-=- 因此得到μ置信度为1α-的置信区间为1122(((t n t n ααξξ----+-． 3.2 两种统计推断思想的一致性通过此例可得这两种统计推断思想的一致性表现在以下几个方面:1) 需要根据样本选择合适的子样函数．要求子样函数的分布已知,且可以通过样本算出具体值，常见的分布有t 、F 、2χ,在此题中都选用了t 分布．2) 要根据小概率原理构造小概率事件．小概率事件为12(1))P t n αα-≥-=,只是在区间估计中用12(1)t n α-<-来定1α-的置信区间,而在假设检验中则用2(1))1P t n αα<-=- 来定出接收域． 3) 可以从μ的置信区间出发作检验．如果0μ属于μ的1α-置信区间,即01122((tn t n ααξμξ----<<+-, 那么12(1)t n α-≥-, 也即x 落在接受域内,故接受原假设0H ；反之如果0μ不属于μ的1α-置信区间,那么必有12(1)t n α-<-， 即ξ落在拒绝域内，应拒绝0H ． 4 参数的假设检验与置信区间的区别假设检验与置信区间这两种统计推断方法，都是基于数理统计理论的推断方法，用样本的信息来推断总体的性质，由于样本数据的随机性，统计推断的结论不可能百分之百正确反映总体的情况，出现推断失误的可能是存在的，我们只能尽量减少而不能完全消灭它．这两种方法各自依据的理论和适用条件是有差异的．假设检验方法的理论依据是:在统计对象的某些性质未知时，我们通过对它的总体的某些了解，如历史经验，常规情况等，对其性质作出“一般成立”的假设，即“原假设”0H ，后以随机抽样所得样本数据，经由前叙规范的假设检验程序对是否“真的”成立进行统计意义上的检验，如果样本数据不否定，即样本数据未落入“拒绝域”，我们即认为通过了检验而加以接受，否则我们否定0H 而接受其对立假说1H ．它是先“人为”选定一个假设0H ，然后用样本数据检验是否支持0H ，即假设在前，推断是由规范程序作出的结论只有成立与否而没有数量大小方面的反映，而区间估计对参数所在区间的估计在置信水平1α-选定后完全由样本信息决定，显然十分客观，但它不适用于有许多非样本信息需要考虑的情况．4.1 实题分析例2 已知“丰收”牌柴油发动机，使用柴油每升的运转时间服从正态分布．现测试装配好的6台的运转时间分别为28、27、31、29、30、27(分钟)，按设计要求，平均每升柴油使机器运转时间应大于30分钟．问当0.05α=时，这种柴油机是否合格?解 提出假设：030H μ≥：；130H μ<：，由数据可知：28.67ξ=, 1.633s =，统计量t ξ=拒绝域为(,(61))t -∞--，查表得0.05(5) 2.015t =，统计量实值为 1.995t =-，可见此统计量之值未落入拒绝域，因此接受0H ，即这种柴油机合格．此题的解法完全遵循著名统计学家Neyman 和Pearson 提出的方法，解法经典规范，似乎不存在什么问题．但我们对题设样本数据稍加分析，恐怕对这种柴油机合格的结论就不会很有信心:从样本数据看，仅有一台运转时间略高于设计要求，一台刚好合格，其余4台均不合格，6台运转平均时间28.67ξ=也明显低于设计要求，如果用置信区间的方法来分析，由题设条件知:t ξ=服从自由度为15n -=的t 分布．式中μ为这种柴油机的“实际”每升柴油平均运转时间，6n =为样本容量，s 为样本标准差的无偏估计，根据已知数据不难推出．μ<30的概率，即概率{30}{P p t ξμ<=<的值接近95%，按区间估计，由得到的数据来看，如无特殊的理由，我们很难认为这种柴油机合格，即柴油机耗油一升油运转时间大于30分钟．为什么用假设检验和置信区间这两种统计推断方法结果竟然大相径庭，其中缘由值得研究．4.2 假设检验与置信区间的区别由前面的分析知，虽然参数的假设检验与置信区间的统计处理是相通的，但两者之间又有区别:第一，两者的要求各不相同，置信区间是要求以一定的置信度给出未知参数的所在范围；而假设检验是要求以一定的水平来判定未知参数取已给定的值．第二，两者各对问题的了解程度不同，置信区间对未知参数几乎一无所知；而假设检验对未知参数有所了解，但无确切把握．所以在实际应用时究竟选择哪种方法作统计推断必须注意各自的适用范围和条件，否则就会产生矛盾．如果我们知道这种柴油机设计很成熟，技术参数如耗油量等通常达到设计要求有把握，柴油机制造工艺稳定，工人装配技术熟练，柴油机一般试运行一段时间磨合后柴油机耗油量会下降，这种柴油机被误判为不合格代价高昂，则我们选0H 为:这种柴油机合格，并在0.05α=下对之进行假设检验将比较合适，尽管这时样本数据似乎不理想，但经检验还不能动摇我们对的信心．这时进行区间估计显然将得出这种柴油机不合格的结论，而该结论没有考虑到我们已有的非样本信息，因此是不全面的．如果信息仅如例子所列除样本之外并无其它值得重视的考虑，则用区间估计并据之判断无疑比盲目提出一个并无根据的更为合理，则按置信区间的结果认为这种柴油机不合格并无不当．因此，这两种统计推断方法适用的情况应有所不同．在实际应用中如果我们对问题有很多实际的了解和经验或有许多非样本信息需要考虑，则我们应选用假设检验方法，非样本信息的影响通过0H 和α的选定发生作用；如果我们对问题除样本信息外没有其他信息考虑，用置信区间方法较为妥当，因为既能得到参数的区间又有置信度的数值，作判断较为客观、较少失误．5 产生不同结果的原因既然用同一批样本数据产生了不同的统计推断结果，其原因当然要从两种不同方法依据的原理和适用条件的差异方面讨论．这两种统计推断方法都是基于数理统计理论的推断方法，都是通过样本数据来推断总体性质即由部分来推断整体，由于样本数据的随机性，统计推断结论不可能百分之百正确反映整体情况，出现推断失误的可能是存在的，我们只能尽量减少而不可能完全消除它．5.1 假设检验方法的理论依据在统计对象的某些性质未知时，我们通过对它的总体的某些了解，如历史经验，常规情况等，对其性质作出“一般成立”的假设，即“原假设” 0H 然后以随机抽样所得样本数据，经由前叙规范的假设检验程序对0H 是否“真的”成立进行统计意义上的检验，如果样本数据不否定0H ，我们即认为0H 通过了检验而加以接受，否则我们否定0H 而接受其对立假说1H ．这种检验相当于对总体的一次抽样测试，以试验结果作判断，因此可能发生0H 本来成立却被检验结果否定即“弃真”的错误和0H 本来不成立却通过了检验而被接受即“受伪”的错误．在假设检验中0H 处于十分有利的“受保护”地位，它的“接受域”远大于“拒绝域”，没有强有力的反证不能轻易否定，而它的对立假设1H 则只有否定了0H 才能接受，因此0H 与1H 地位很不对等．十分明显，选定哪一个假设作0H 从而使其处于强有力地位，理由并非来源于我们对样本数据的分析判断，而是我们在作假设检验的第一步即已人为确定了的，可以说与样本信息并无关系．这就产生了一个问题，我们作检验的客观依据是样本信息，而对检验结果有重大影响的0H 的选定却与之无关，似乎由检验者人为选定，假设检验岂不陷于“说你行你就行，说你不行你就不行”这样的推断是否有足够的科学性呢？应该说，如果我们不能正确选定0H ，如象某些论者和教材所说应选“希望证实的反面”或没有充分理由随便选一个假设作0H ，那末确有可能陷于这种情况．我们前面所举的例题，用假设检验方法，如选“这种柴油机不合格”作0H ，在同样的α下很容易算得“拒绝域”为(,2.015)-∞而样本统计量t 仍为 2.00-，也未落入“拒绝域”，则0H (这种些油机不合格)也将被接受，除此之外α值的大小对检验结果有时也有很大影响，如本例题中，如果我们选0.1α=则“拒绝域”将扩大为(, 1.476)-∞-则在0H 不变的情况下也将得出判断：这种柴油机不合格．显然这将使人们无所适从．5.2 置信区间的理论依据置信区间与假设检验不同，它对参数所在区间的估计在置信水平1α-选定后完全由样本数据决定，显然十分客观但它不适用于有许多非样本信息需要考虑的情况．以前题为例，如果我们知道这种柴油机设计很成熟，技术参数如耗油量等通常达到设计要求有把握，柴油机制造工艺稳定，工人装配技术熟练，柴油机一般试运行一段时间磨合后柴油机耗油量会下降，这种柴油机被误判为不合格代价高昂，则我们选0H 为：这种柴油机合格，并在0.05α=下对之进行假设检验将比较合适，尽管这时样本数据似乎不理想，但经检验还不足以动摇我们对0H 的信心．这时进行区间估计显然将得出这种柴油机不合格的结论，而该结论没有考虑到我们已有的非样本信息，因而是不全面的．如果信息仅如例题所列除样本数据外并无其它值得重视的考虑，那么用置信区间并据之判断无疑比盲目提出一个并无根据的0H 更为合理，则按区间的结果认为这种柴油机不合格并无不当．6 实际应用时应注意的两个问题6.1 置信区间应注意问题统计推断是基于一定的概率保证程度的,离开概率谈统计推断是没有意义的．如{64.972.56}0.95P μ<<=,表示总体均值在(64.9,72.56)之间的可信程度是95%,而不能说总体均值就一定在区间(64.9,72.56)之内,尚有5%的可能此均值在区间之外．该结果也不能理解为均值落入区间(64.9,72.56)内的概率为95%,因为均值是一个给定的数,在数轴上有确定的位置,不存在落入的问题,而是指反复抽样多次,每个样本确定一个随机区间,该区间要么包含μ的真值,要么不包含μ的真值包含μ真值的可能性为95%．6.2 假设检验应注意问题进行统计检验时,必须考虑有可能犯的两种类型的错误．一是当原假设正确时,由于样本的随机性,它的观察值仍然可能落在拒绝区域,这时作出了拒绝原假设的决定,因而犯了错误,这类错误称为第一类错误,其发生的概率称为犯第一类错误的概率或弃真概率,它直接跟置信水平有关又叫错误α,是研究者根据研究需要而定的,是可以控制的．二是当原假设不正确时,同样由于样本的随机性,它的观察值也可能落入接受区域,从而作出接受原假设的决定,这类错误称为第二类错误,其发生的概率称为犯第二类错误的概率或受伪概率,此错误又叫错误β,它不是研究者可以直接控制的．对于一个好的检验法,当然希望它能作出正确的决策,也就是不犯或少犯错误．由于样本的随机性,要不犯错误是不可能的,最好是使得犯两类错误的概率都尽可能地小．由于原假设的提出有一定的依据,不可能轻易否定,所以α一般都取比较小的值,但是α具体取什么值合适不能一概而论．在样本容量固定的条件下,要使犯两类错误的概率都达到很小,这是不可能的,在一般场合,减少犯其中一类错误的概率,就会增加犯另一类错误的概率,两者此消彼长,不可能同时减少,必须进行权衡．增大样本容量可以同时减少犯两类错误的可能性．但增大样本容量必然增大研究的成本,所以不可能无限扩大样本容量．总之，在学习和应用中，我们必须牢固掌握假设检验和置信区间这两种统计推断方法内在联系和区别，注意它们各自适用的范围和条件，这对作出正确的统计推断是至关重要的．。
置信区间和假设检验
标准差的置信区间
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计算方法
标注差的置信区间
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实例分析
表3-3的16个数据，均值为5.77，样本标准差为2.41，假定标准差是未知数， 总体标准差90%的置信区间为多少？
总体的百分比
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总体的连续响应是否小于或大于某个判断标准（100%检验） 人们可以接受的稍微低一些的置信度和低一些的百分比之心要求
假设检验常见的两种错误类型
通过选择选择合适的样本数量来控制 通过选择检验水平α值来确定接收或拒绝零假设
假设检验
假设检验的构成
零假设（原假设）--说明被检验的值或关系 备选假设（对立假设）--与零假设相反 检验统计量，或者决策规则—用来决定是否拒绝零假设 规定的概率值—当零假设是真时，所允许的拒绝零假设的最大概率
( H1 : ( H1 :
0 ) 0 )
第一类称为边侧假设，后两类称为单侧假设
假设检验
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假设检验的一般步骤
1.根据实际情况提出零假设和备择假设；
2.根据假设的特征，选择合适的检验统计量；
3.根据样本观察值，计算检验统计量的理论观察值；
4.选择显著性水平a，并根据相应的统计量的统计分布表查出相应的临界值； 5.根据检验统计量观察值的位置决定原假设取舍。
通过假设检验判定连续响应数据均值的标准
样本数量的确定 1）σ已知时
Uβ 可通过D-2表查出 Uα 单侧：D-2 边侧：D-3
2）σ未知时
tβ 可通过D-4表查出 tα 单侧：D-4 边侧：D-5
样本数量
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实例分析
均值的置信区间
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置信区间计算公式
均值的置信区间
高中数学知识点总结概率与统计中的抽样与统计推断之假设检验与置信区间
高中数学知识点总结概率与统计中的抽样与统计推断之假设检验与置信区间在概率与统计中，抽样与统计推断是一种重要的方法，用于从样本中推断总体的特征。
假设检验与置信区间是抽样与统计推断中常用的两种技术。
本文将对这两个概念进行深入探讨，并介绍其应用。
一、假设检验假设检验是一种基于抽样数据进行强有力的推断的方法，它主要用于判断某项待测事物是否具有某种特征。
假设检验的基本思想是基于已知的抽样数据，对假设进行推断，得出结论。
1. 假设检验的基本步骤（1）提出假设：假设检验的第一步是明确研究的目的，提出原假设（H0）和备择假设（H1）。
（2）确定显著性水平：显著性水平（α）是判断拒绝原假设的标准，通常取0.05或0.01，具体根据实际需求确定。
（3）选择检验统计量：根据假设提出，选择合适的检验统计量，常见的包括t统计量、卡方统计量等。
（4）计算检验统计量的观测值：利用样本数据计算出检验统计量的观测值。
（5）确定拒绝域：根据显著性水平确定拒绝域，即当观测值落入拒绝域时，拒绝原假设。
（6）作出结论：根据观测值是否落入拒绝域，作出相应的结论，并对研究进行解释。
2. 举例说明假设有一批产品，我们想要判断其平均寿命是否满足要求。
原假设为平均寿命满足要求，备择假设为平均寿命不满足要求。
我们从中随机抽取一些产品进行寿命测试，并根据样本数据进行假设检验。
根据样本数据计算得出的观测值落入拒绝域时，我们可以拒绝原假设，认为产品的平均寿命不满足要求。
否则，我们无法拒绝原假设，认为产品的平均寿命满足要求。
二、置信区间置信区间是对总体参数（如总体均值、总体比例等）的估计范围的一个区间，可以理解为参数的一个可信范围。
置信区间的估计方法可以基于抽样数据进行计算。
根据统计原理，一般情况下置信区间会围绕着样本的估计值进行。
置信区间的确定需要考虑置信水平和样本量两个因素。
1. 置信区间的计算方法通常情况下，我们使用正态分布、t分布等来计算置信区间。
假设检验与置信区间的关系
假设检验与置信区间的关系统计学中的假设检验和置信区间分别用于推断总体参数及其特征。
虽然它们在概念上有所不同，但它们之间存在密切的联系。
本文将探讨假设检验与置信区间的关系，并分析它们在实际研究中的应用。
一、假设检验和置信区间的概念假设检验是一种统计分析方法，旨在通过对样本数据进行推断，对总体参数的假设进行验证。
它分为单样本检验、双样本检验和多样本检验等多种形式。
研究者首先提出一个原假设（H0）和一个备择假设（H1），然后利用样本数据进行分析，以确定是否拒绝原假设。
置信区间是对总体参数估计的一种方法。
它是通过对样本数据进行分析，估计总体参数真值的范围。
置信区间通常以一定的置信水平表示，如95%置信区间。
这意味着，在大量重复抽样中，有95%的置信区间会包含总体参数的真值。
二、在理论上，假设检验和置信区间是紧密相连的。
当置信区间推断与假设检验相一致时，两者可以互相转化，并给出相同的结论。
具体而言，若置信区间包含了原假设的值，则假设检验的结果是不拒绝原假设。
反之，若置信区间不包含原假设的值，则假设检验的结果是拒绝原假设。
通过这种关系，我们可以将置信区间理解为假设检验的结果的一种表达方式。
置信区间提供了总体参数真值的范围，而假设检验给出了对于原假设的验定结论。
因此，假设检验和置信区间在统计学中被广泛应用，以提供对总体参数的有效推断。
三、假设检验与置信区间的应用假设检验和置信区间在各个领域中都有广泛的应用，包括医学、社会科学、自然科学等。
以医学领域为例，假设检验和置信区间被用来评估新药的疗效。
研究者可以根据药物试验的样本数据，进行假设检验，判断药物是否具有显著疗效。
同时，置信区间可以提供对药物疗效的范围估计，帮助决策者做出合适的选择。
除此之外，假设检验和置信区间还被应用于社会科学的调查研究中。
例如，研究者可以利用问卷调查的样本数据，通过假设检验和置信区间推断，得出某一社会问题的结论，如性别对待差异是否存在，助于改进社会公平和正义。
报告中的区间估计和置信水平
报告中的区间估计和置信水平引言：区间估计是统计学中的一个重要概念，用于对总体参数进行估计，并给出一个置信水平。
在报告中，区间估计能够提供可靠的估计结果，使得决策者能够准确地了解到估计值的范围。
本文将从六个角度展开论述区间估计和置信水平的重要性和应用。
一、配置置信水平的意义和方法：要进行区间估计，首先需要配置一个置信水平。
置信水平是指在相同的抽样条件下，重复进行抽样试验时，得到的区间估计包含真实参数的比例。
配置置信水平既能够提高区间估计的准确性，又能够控制估计结果的稳定性。
通常采用95%的置信水平来进行区间估计，以保证估计结果的可靠性。
二、置信水平遗忘了随机误差的存在：在区间估计中，置信水平指的是在相同抽样条件下得到的置信区间中包含真实参数的概率。
然而，该概率只能反映出抽样误差的存在，而不能包括其他随机误差的影响。
因此，在报告中使用置信水平时，应该明确告知读者，置信水平并不代表完全的确定性，而是一种基于统计方法得到的估计。
三、使用置信区间进行比较分析：在报告中，置信区间可以用于进行不同变量或总体参数的比较分析。
通过比较不同的置信区间，可以了解到不同变量或总体参数之间是否存在显著差异。
例如，在进行销售额对比分析时，可以构建两个总体均值的置信区间，并判断是否存在显著差异，从而为决策提供有力的支持。
四、配置多个置信水平的需求：在报告中，有时需要同时配置多个置信水平，以达到更高的可靠性和准确性。
配置多个置信水平能够提供更全面的信息，使得决策者能够更加全面地了解估计结果。
例如，在市场调研报告中，可以配置90%、95%和99%三个置信水平，来评估产品销售量的范围和波动性。
五、置信区间和假设检验的关系：在报告中，区间估计和假设检验是联系紧密的。
区间估计可以提供参数估计的范围和置信水平，而假设检验则可以判断参数估计的显著性。
通过将假设检验和置信区间相结合，能够更准确地评估和推断总体参数，并为决策提供科学依据。
六、区间估计和置信水平的局限性和改进方法：在报告中，应该充分认识到区间估计和置信水平的局限性。
区间估计与假设检验
区间估计与假设检验在统计学中，区间估计和假设检验是两个常用的推断方法，用于对总体参数进行估计和推断。
本文将对区间估计和假设检验进行介绍，并讨论它们的应用和差异。
一、区间估计区间估计是用样本数据来推断总体参数的取值范围。
它通过计算估计值以及与之相关的置信水平，给出一个参数的范围估计。
这个范围被称为置信区间。
置信区间常用于描述一个参数的不确定性。
例如，我们要估计某种药物的平均效果。
通过对随机抽取的样本进行实验，我们可以得到样本均值和标准差。
然后，结合样本容量和置信水平，可以计算出药物平均效果的置信区间。
例如，我们可以得出一个95%置信区间为(0.2, 0.6)，表示我们有95%的置信水平相信真实的平均效果在这个区间内。
二、假设检验假设检验是用于判断总体参数是否符合某种假设的统计方法。
假设检验通常分为两类：单样本假设检验和双样本假设检验。
1. 单样本假设检验单样本假设检验用于推断一个总体参数与某个特定值之间是否存在显著差异。
它包括以下步骤：（1）建立原假设（H0）和备择假设（H1），其中原假设是要进行检验的假设，备择假设是对原假设的补充或对立的假设。
（2）选择合适的显著性水平（α），表示我们接受原假设的程度。
（3）计算样本数据的检验统计量，例如t值或z值。
（4）根据显著性水平和检验统计量，判断是否拒绝原假设。
2. 双样本假设检验双样本假设检验用于比较两个总体参数之间是否存在显著差异。
常见的双样本假设检验包括独立样本t检验和配对样本t检验。
独立样本t检验用于比较两个独立样本的均值是否有差异，而配对样本t检验用于比较同一样本的两个相关变量的均值是否有差异。
三、区间估计与假设检验的差异区间估计和假设检验都是推断总体参数的方法，但它们的应用和目的略有不同。
区间估计主要关注参数的范围估计，给出了参数估计值的不确定性范围。
它强调了估计的稳定性和精确度，但不直接涉及参数的显著性判断。
因此，区间估计对于参数的精确度提供了一个相对准确的度量。
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且由一样本算得 x 5.20 ,
于是得到参数 的一个置信水平为 0.95 的置信 1 1 区间 ( x z0.025 , x z0.025 ) 16 16
(5.20 0.49, 5.20 0.49) (4.71, 5.69 ).
考虑检验问题 H 0 : 5.5, H1 : 5.5,
验问题 H0 : 0 , H1 : 0 有类似的对应关系.
若已求得单侧置信区间 (, ( X 1 , X 2 , , X n )), 则当0 (, ( x1 , x2 , , xn )) 时接受 H0 ; 当0 (, ( x1 , x2 , , xn )) 时拒绝 H0 .
数 的一个置信水平为1 的置信区间.
这就是说, 为要求出参数 的置信水平为 1 的
置信区间 , 要先求出显著水平为 的检验假设
H 0 : 0 , H1 : 0 , 的接受域 :
( x1 , x2 , , xn ) 0 ( x1 , x2 , , xn ).
那么 , ( ( X 1 , X 2 , , X n ), ( X 1 , X 2 , , X n )) 是参数
的一个置信水平为 1 的置信区间 .
二、 置信区间与单边检验之间的对应 关系
（1）置信水平为 1 的单侧置信区间 (, ( X 1 , X 2 , , X n ))与显著水平为 的左边检
即有
P0 { ( X 1 , X 2 , , X n ) 0 ( X 1 , X 2 , , X n )}
由 0 的任意性, 有
P { ( X1 , X 2 , , X n ) ( X1 , X 2 , , X n )}
因此( ( X 1 , X 2 , , X n ), ( X1 , X 2 , , X n )) 是参
是参数的一个置信水平为 1 的置信区间 , 则
对于任意的 , 有
P { ( X1 , X 2 , , X n ) ( X1 , X 2 , , X n )}
1 ,
考虑显著水平为 的双边检验 : H 0 : 0 , H1 : 0 .
若 0 ( , ), 则接受 H 0 ; 若 0 ( , ), 则拒绝 H 0 .
反之 , 对于任意的 0 ,
考虑显著性水平为 的假设检验问题 :
H1 : 0 . H0 : 0 , 假设它的接受域为
( x1 , x2 , , xn ) 0 ( x1 , x2 , , xn ).
因为 5.5 (4.71, 5.69), 所以接受 H 0 .
例2 数据如上例. 试求右边检验问题
H0 : 0 , H1 : 0 的接受域 , 并求 的单侧
置信下限. ( 0.05)
x 0 z0.05 , 解 检验问题的拒绝域为 z 1 16 即 0 4.79, 故检验问题的接受域为 0 4.79,
验问题:
H 0 : 0 , H1 : 0 也有类似的对应关系 .
若已求得单侧置信区间 ( ( X1 , X 2 , , X n ), ), 则当0 ( ( x1 , x2 , , xn ) , ) 时接受 H0 ;
当0 ( ( x1 , x2 , , xn ), ) 时拒绝 H0 .
反之 , 若已求得检验问题 H 0 : 0 , H 1 : 0 的接受域为 :
( x1 , x2 , , xn ) 0 ,
则可得 的一个单侧置信区间
( ( X 1 , X 2 , , X n ) , ) .
例1 设 X ~ N ( , 1), 未知, 0.05, n 16,
因为
P 0 { ( X 1 , X 2 , , X n ) 0 ( X 1 , X 2 , , X n )}
即有 P0 {( 0 ( X 1 , X 2 , , X n )) ( 0 ( X 1 , X 2 , , X n ))}
.
1 ,
单侧置信区间 (4.79, ), 单侧置信下限 4.79.
三、小结
1. 置区间与双边检验
( ( X 1 , X 2 , , X n ), ( X 1 , X 2 , , X n )) 是参数 的一个置信水平为1 的置信区间 .
2. 置信区间与单边检验
左边检验 的单侧置信区间 ( , ( X 1 , X 2 , , X n )).
右边检验 的单侧置信区间 ( ( X 1 , X 2 , , X n ), ).
第四节 置信区间与假设检验之间 的关系
一、置信区间与双边检验之间的对应关系
二、 置信区间与单边检验之间的对应关系 三、小结
一、置信区间与双边检验之间的对应关系
设 X1 , X 2 , , X n 是一个来自总体的样本 ,
x1 , x2 , , xn 是相应的样本值 , 是参数 的可能 取值范围. 设 ( ( X 1 , X 2 , , X n ), ( X 1 , X 2 , , X n ))
反之 , 若已求得检验问题 H 0 : 0 , H1 : 0 的接受域为 :
0 ( x1 , x2 , , xn ) ,
则可得 的一个单侧置信区间
( , ( X 1 , X 2 , , X n )) .
（2）置信水平为 1 的单侧置信区间 ( ( X1 , X 2 , , X n ), ) 与显著水平为 的右边检
按显著性水平为的假设检验的拒绝域的 定义，
0 ( x1 , x2 , , xn ) 或 0 ( x1 , x2 , , xn ) ;
接受域为
( x1 , x2 , , xn ) 0 ( x1 , x2 , , xn ).
当我们要检验假设 H 0 : 0 , H1 : 0时, 先求出 的置信水平为 1 的置信区间 ( , ),