假设检验经典总结(2 页)Good is good, but better carries it.精益求精，善益求善。假设检验一、假设检验的概念 先对总体参数/分布形式提出某种假设，然后利用样本信息/相关统计量的分布特征检验这个假定是否拒绝原假设。二、假设检验的目的 找出样本均值与总体均值存在差距的原因。三、如何进行假设检验 小概率事件原理：取的显著性水平。1.提出原假设和备选假设； 2.选定检验统计量：（Z 统计量/t 统计量） ，；3.选定显著性水平：（第一类错误，第二类错误） 第一类错误：（弃真错误） 为真时拒绝，拒绝正确；（第一类错误的概率为）； 第二类错误：（取伪错误） 为假时接受，当正确时，反而认为正确；（第二类错误的概率为）； 两类错误不可同犯，也不是必犯其一，犯第一类错误的概率最大不超过，但无法算出犯第二错误的概率。4.根据数据计算检验统计量的值与其对应的概率 p 值，并进行决策。 检验统计量的值： 根据给定，查临界值 将 z 值，t 值与临界值进行比较后得出结论。P 值： 单侧检验：，不能拒绝； ，拒绝； 双侧检验： ，拒绝； ，不能拒绝；￥）%—,&#^…"：)]!'·￥|·；-.-[—@\。(]
