假设检验流程

假设检验相关知识

原假设

原假也称为零假设,一般用H0表示。原假设一般是统计者想要拒绝的假设。

备选假设

备选假设用H1表示。备则假设是统计者想要接受的假设,而且备选假设和原假设一般为互斥假设。

例子:H0: H1:

显著性水平

显著性水平

显著性水平是指当原假设实际上正确时,检验统计量落在拒绝域的概率,如图所示。显著性水平越小,即为接受域越大,拒绝域越小,假设成立的概率也就越大。结论:显著性水平越低,假设越容易成立。

假设检验的方式

分为双侧检验和单侧检验,双侧检验主要是对于假设为互斥(等于和不等于),单侧检验一般用于大于或等于。大于一般为右侧检验,小于一般为左侧检验

置信水平

置信水平为相信原假设成立的概率大小(),而且为显著性水平。

假设检验的步骤

  1. 确定原假设和备择假设

  1. 在原假设成立的前提下构造检验统计量,而且分布一般有正态分布,t分布,F分布,卡方分布等。

  1. 根据显著性水平求出检验值或者P值

  1. 确定检验值的分布是否在接受域内,或者P值是否大于显著性水平。如果检验值在接受域内或者P值大于显著性水平,即为原假设成立,否则备择假设成立。

概率密度图

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