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2017中级统计师《统计工作实务》要点:假设检验

 

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  假设检验

  假设检验是先对总体参数或分布形式提出某种假设,然后利用样本信息和样本统计量的分布特征去检验这个假定,做出是否拒绝原来假设的结论.

  小概率事件:在一次事件中几乎不可能发生的事件。一般称之为“显著性水平”,用α表示。显著性水平一般取值为:α=0。05或α=5%。

  假设检验的过程:

  首先要提出一个原假设和备择假设。原假设也称为零假设,记为H0。备择假设又称为备选假设,记为H1。

  第二,确定检验统计量。

  在对总体的均值进行检验时,大样本应用正态分布检验,计算Z统计量,小样本一般用t分布检验,计算t统计量。

  第三,确定显著性水平α。

  根据样本所得的数据来拒绝零假设的概率应小于0.05,当然也可能是0.01,0.005,0.001等等。拒绝正确零假设的错误常被称为第一类错误或弃真错误α。当备选假设正确时反而说零假设正确的错误,称为第二类错误或取伪错误β。

  假设检验决策结论及其后果:


决策结果

实际情况

H0为真

H0为伪

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