1樓：娛樂不停歇
假設檢驗的目的在於判斷原假設的總體和現在實際的總體是否發生了顯著差異。
假設檢驗是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特徵所作的假設是否可信的一種統計方法。
假設檢驗是抽樣推斷中的一項重要內容，它是根據原資料作出乙個總體指標是否等於某乙個數值，某一隨機變數是否服從某種概率分佈的假設，然後利用樣本資料採用一定的統計方法計算出有關檢驗的統計量。
用樣本指標估計總體指標，其結論有的完全可靠，有的只有不同程度的可靠性，需要進一步加以檢驗和證實。通過檢驗，對樣本指標與假設的總體指標之間是否存在差別作出判斷，是否接受原假設。
這裡必須明確，進行檢驗的目的不是懷疑樣本指標本身是否計算正確，而是為了分析樣本指標和總體指標之間是否存在顯著差異。從這個意義上，假設檢驗又稱為顯著性檢驗。
2樓：帳號已登出
長期實踐經驗證明檢驗是一項儘早發現問題、防止產品成批報廢的有效措施。通過首件檢驗，可以發現諸如工夾具嚴重磨損或安裝定位錯誤、測量儀器精度變差、看錯圖紙、投料或配方錯誤等系統性原因存在，從而採取糾正或改進措施，以防止批次性不合格品發生。
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簡述假設檢驗的步驟？
3樓：匿名使用者
假設檢驗的一般步驟。
假設檢驗的一般步驟：
一）根據所研究問題的要求，提出原假設 和備擇假設 。
有三種型別的原假設和備擇假設，以總體均值的假設檢驗為例加以說明。
其中，1. 是雙側假設檢驗；2. 是右側假設檢驗；3.
是左側假設檢驗。因為假設檢驗是根據概率意義下的反證法來否定原假設，所以原假設必須包含等號。究竟採用哪一種檢驗要視具體問題而定，尤其是選擇右側檢驗還是左側檢驗時，更要慎重山高。
二）找出檢驗的統計量及其分佈。
與引數估計一樣，假設檢驗也要根據樣本資料進行統計推斷。用於判斷是否接受原假設 的統計量稱為檢驗統計量。在實際應用時，檢驗統計量的選擇及其分佈要根據檢驗的具體內容、抽樣的方式、樣本容量的大小和總體方差是否已知等多種因素來確定，常用的檢驗統計量有 統計量、 統計量、 統計量及 統計量等。
三）規定顯著性水平 ，就是選擇發生第一類錯誤的最大允許概率。
顯著性水平 的大小，取決於發生第一類錯誤和第二類錯誤產生的後果。如果 取的較小，那麼 將會較大，雖然否定乙個真實原假設（棄真）的風險小了，其代價是增加了接受乙個不真實原假設（取偽）的概率；反之，如果 取的較大，那麼 將會較小，雖然接受乙個不真實原假設（取偽）的的風險小了，其代價是增加了否定乙個真實原假設（棄真）的概率。因此，要根據研究問題的需要選擇乙個合適的 ，通常 選為 、 或 等。
四）確定決策規則。
在選擇好檢驗統計量和規定了顯著性蘆唯搜水平後，就可以根據。
求出否定原假設和接受原假設的臨界值，從而也就確定了否定域 。
五）計算檢驗統計量的值，作出統計決策。
如果檢驗統計量的值落在否定域 裡，則否定 ；否則，不否定 。
需要說明的是，顯著性檢驗只對發生第一類錯誤的概率進行了控制，而不對發生第二類錯誤的陪歷概率加以限制。因此，當我們決定接受 時，並不意味著 一定為真，因為我們不能確定該決策有多大的可靠性。確切的說法是：
在顯著性水平為 時，根據這次試驗得到的樣本資料，不足以否定 。鑑於發生第二類錯誤的不確定性，通常在做決策時，統計學家建議我們採用「不否定 或不拒絕 」的說法，而不採用「接受 」 的說法。但是，要否定 ，只要乙個反例就足夠了。
否定了 ，也就避免了第二類錯誤，所以根據樣本資料，作出否定 的決策就具有了可靠性。
4樓：戶翠柏
簡述假悉蠢沒設檢驗的步檔攜驟，簡述假設檢驗的步驟，那首先就是從粗檢驗的開始去睜納假設一步步的推論，這樣才能推論出來呀。
5樓：手機使用者
1.根據研究問題的要笑銀求提出假設，以平均數差異檢驗為例，可以提出3種型別的假設。
2.選擇合適的檢驗統計量。從樣本情況推斷總體昌辯情況需要根據條件，如抽樣的方法、樣本容量大小、總體分佈是否正態，方差是否已知等，來選擇適當的統計量。
3.根據需要選擇顯著性水平 。
4.計算出檢驗統計量。運用統計學知識和工具spss，計算出驗統計量的數值。
5.根據檢驗統計量做出統計決策。根據顯著性水平 和統計量的分佈，通過相關統碰迅宴計表找出臨界值。
6樓：速斌切
答：假設檢驗。
有以下五個方面的內容：
第一，根據問題要求，提出虛無假設。
和備擇假設。以平均數的顯著性檢驗。
為例，其假設檢驗有下面三種型別：①ho:pi=u，h;:
p;≠u，為雙側檢驗；②h:μ≥po，h:p<，侍凱為單側(左側)檢驗；③h;pi< po、h:
p>p，為單側(右側)檢驗。
第二，選擇適當的檢驗正陸統計量。樣本來自總體，包含著關於總體數 當 的資訊，然而，直接用樣本原始觀測值檢驗假設是困難的，必須藉助不按正態據樣本構造出的統計量，而且對不同型別的問題需要老清喚選擇不同的引數。
第三，規定顯著性水平。
a。在假設檢驗中有可能會犯錯誤。如男果虛無股乙個顯著設檢驗中的顯著性水平。
顯著性水平確定以後，拒絕域也隨之而定、而日對於不同的假設形式，拒絕域是不同的。顯著性水平的大小應根據研究問題的實際情況而定，對於接受備擇假設而言，若要求結果比較精確，則顯著性水平a應小一些；反之，若要求結果不那麼精確，則a可稍大一些。值得注意的是，顯著性水平的大小有時 還 會影響假設檢驗的結果。
如對同一問題，當a=時拒絕了虛無假設，當 a=時就可能接受虛無假設。
第四，計算檢驗統計量的值。根據樣本資料計算出檢驗統計量的具體值。
第五，做出決策。根據顯著性水平a和統計量的分佈，查相應的統計表，查詢接受域和拒絕域的臨界值，用計算出的統計量的具體值與臨界值相比較，做出接受虛無假設或拒絕虛無假設的決策。
假設檢驗的基本原理是什麼?
7樓：時光涼了心
假設檢驗。的思想和方法的根據是小概率原理，具體地說當我們對問題提出洞氏原假設和備擇假設，銷慶並要檢驗「。
是否可信時，可以先假設原假設是正確的，在此假定下，經過一次抽樣，若發生了乙個小概率事件。
可以根據「小概率事件在一次實驗中幾乎不可能發生」的理由，懷疑原假設原假設不真，而作出拒絕原假設的決定，反之，如果小概率事件沒有發生，就沒有理由拒絕襯原假虧顫握設，從而接受原假設。
1）犯兩類錯誤的概率是相互有關聯的，當樣本容量。
m固定時，犯第一類錯誤。
的概率的減小會導致犯另一類錯誤的增加。（2）犯第一類錯誤的概率可以通過適當改變檢驗的拒絕域來進行調整。
3）當樣本容量n給定時，由於很難得到第二類錯誤的表示式。
在實際應用中，一般只是對犯第一類錯誤的概率加以控制，特別是在進行單側檢驗時，最好把原假設取為預想的結果的反面。
4）當零假設。
不真時，引數的真值越接近零假設下的值時，犯第二類錯誤的概率就越大。
5）要同時降低犯兩類錯誤的概率，需要增加樣本容量。
假設檢驗的步驟是
8樓：讓夢浮於心上
假設檢驗。分為5個步驟：
1、根據研究問題的要求提出假設，以平均數。
差異檢橘仿驗為例，可以提出3種型別的假設。
2、選擇合適的檢驗統計量。從樣本情況推斷總體情況需要根據條件，如抽樣的方法、樣本容量大小、總體分佈是否正態，方差是否已知等，來選擇適當的統計量。
3、根據需要選擇顯著性水平。
4、計算出檢驗統計量。運用統計學知識和工具spss，計算出檢驗統計量差伍喚的數值。
5、根據檢驗統計量做出統計決策。根據顯著性水平和統計量的分佈，通過相關統計表找出臨界值。
常用的假設檢驗方法有u—檢驗法、t檢驗法、χ2檢驗法(卡方檢驗。
f—檢虛凱驗法，秩和檢驗等。
假設檢驗的基本原理是什麼?
9樓：青春之澡
假設檢驗。的基本原理是什麼：
假設檢驗的基本原理依據的是neyman-pearson 引理，即在零假設下構建乙個樣本空間的子集使其中的元素都滿足乙個條塵橡件，即似然比。
小於某一定值，而這一定值使得這些點構成的集合在零假歲兄乎設下的概率等於先前規定的顯著水平。這個集合即為該限制水平下的拒絕域。通俗點說，假設檢驗的基本原理是先對總體的乎悉特徵作出某種假設，然後通過抽樣研究的統計推理，對此假設應該被拒絕還是接受作出推斷。
假設檢驗的原理
10樓：前線教育
假設檢驗。的原理：假設檢驗 = 顯著性水平 + 小概率思想 + 反證法。
假設檢驗是統計推斷的乙個重要內容，用於判斷某個假設是否正確。在資料分析。
中，總體的引數始終是不可知的，只能由統計量推斷總體的引數。在統計推斷過程中，需要對引數提出一定盯物的假設，然後對提出的假設進行假設檢驗。
假設檢驗與引數估計（包括點估計和區間估計）是建立孫巖在中心極限定理。
和抽樣分佈之上的推斷統 計的兩個重要基礎方法，由這兩個方法出發，生髮凱凱液出諸多有針對性的統計分析方法。
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