1樓：表情不能註冊
假設檢驗的基本思想是小概率反證法思想。基本依據是「小概率原理」. 所謂小概率原理就是:
概率很小的隨機事件在一次試驗中一般不會發生. 根據這一原理,我們從h0 出發,在一定的顯著性水平α下,從總體中抽取一個子樣進行檢驗,在h0 成立的條件下,若發現「相應統計量(即隨機變數) 取到此子樣代入統計量後的值」是一個小概率事件,亦即小概率事件在一次試驗中發生了,這與「小概率原理」矛盾,所以,此時就拒絕h0 並接受h1 ;反之,就只有被迫接受h0 .
假設檢驗的一般步驟
1) 根據實際問題提出原假設h0與備選假設h1，即說明需要檢驗的假設的具體內容；
2) 選擇適當的檢驗統計量，並在原假設h0成立的條件下確定該統計量的分佈及原h0的拒絕域的形式；
3) 按問題的具體要求，選取適當的顯著性水平α，並根據統計量的分佈查表，確定對應於α的臨界值，求出h0的拒絕域；
我真無聊，竟然來回答數學問題 o(╯□╰)o
2樓：qi車元素
假設檢驗的基本原理，用可愛簡筆畫，帶你詳細瞭解
假設檢驗的是基本思想是什麼？步驟是什麼？
3樓：堵懷雨柯雁
假設檢驗的基本思想是小概率反證法思想基本步驟
1、提出檢驗假設（又稱無效假設，符號是h0））和備擇假設（符號是h1）。
h0：樣本與總體或樣本與樣本間的差異是由抽樣誤差引起的；
h1：樣本與總體或樣本與樣本間存在本質差異；
預先設定的檢驗水準為0.05；當檢驗假設為真，但被錯誤地拒絕的概率，記作α，通常取α=0.05或α=0.01。
2、選定統計方法，由樣本觀察值按相應的公式計算出統計量的大小，如x2值、t值等。根據資料的型別和特點，可分別選用z檢驗，t檢驗，秩和檢驗和卡方檢驗等。
3、根據統計量的大小及其分佈確定檢驗假設成立的可能性p的大小並判斷結果。若p>α，結論為按α所取水準不顯著，不拒絕h0，即認為差別很可能是由於抽樣誤差造成的，在統計上不成立；如果p≤α,結論為按所取α水準顯著，拒絕h0，接受h1，則認為此差別不大可能僅由抽樣誤差所致，很可能是實驗因素不同造成的，故在統計上成立。p值的大小一般可通過查閱相應的界值表得到。
4樓：公羊永修霍婷
假設檢驗的基本思想是小概率反證法思想。
小概率思想是指小概率事件（p<0.01或p<0.05）在一次試驗中基本上不會發生。
反證法思想是先提出假設(檢驗假設h0)，再用適當的統計方法確定假設成立的可能性大小，如可能性小，則認為假設不成立，若可能性大，則還不能認為不假設成立。
假設檢驗(hypothesis
testing)是數理統計學中根據一定假設條件由樣本推斷總體的一種方法。
具體作法是：
根據問題的需要對所研究的總體作某種假設，記作h0；選取合適的統計量，這個統計量的選取要使得在假設h0成立時，其分佈為已知；由實測的樣本，計算出統計量的值，並根據預先給定的顯著性水平進行檢驗，作出拒絕或接受假設h0的判斷。
假設檢驗的基本思想是什麼和什麼
5樓：匿名使用者
假設檢驗的基本思想是小概率反證法思想。
小概率思想是指小概率事件（p<0.01或p<0.05）在一次試驗中基本上不會發生。
反證法思想是先提出假設(檢驗假設h0)，再用適當的統計方法確定假設成立的可能性大小，如可能性小，則認為假設不成立，若可能性大，則還不能認為不假設成立。
假設檢驗(hypothesis testing)是數理統計學中根據一定假設條件由樣本推斷總體的一種方法。
具體作法是：
根據問題的需要對所研究的總體作某種假設，記作h0；選取合適的統計量，這個統計量的選取要使得在假設h0成立時，其分佈為已知；由實測的樣本，計算出統計量的值，並根據預先給定的顯著性水平進行檢驗，作出拒絕或接受假設h0的判斷。
6樓：qi車元素
假設檢驗的基本原理，用可愛簡筆畫，帶你詳細瞭解
什麼是假設檢驗，假設檢驗的基本步驟
7樓：我是一個麻瓜啊
假設檢驗是推論統計中用於檢驗統計假設的一種方法。而「統計假設」是可通過觀察一組隨機變數的模型進行檢驗的科學假說。一旦能估計未知引數，就會希望根據結果對未知的真正引數值做出適當的推論。
假設檢驗基本步驟：
1、提出檢驗假設又稱無效假設，符號是h0；備擇假設的符號是h1。
h0：樣本與總體或樣本與樣本間的差異是由抽樣誤差引起的；
h1：樣本與總體或樣本與樣本間存在本質差異；
預先設定的檢驗水準為0.05；當檢驗假設為真，但被錯誤地拒絕的概率，記作α，通常取α=0.05或α=0.01。
2、選定統計方法，由樣本觀察值按相應的公式計算出統計量的大小，如x2值、t值等。根據資料的型別和特點，可分別選用z檢驗，t檢驗，秩和檢驗和卡方檢驗等。
3、根據統計量的大小及其分佈確定檢驗假設成立的可能性p的大小並判斷結果。若p>α，結論為按α所取水準不顯著，不拒絕h0，即認為差別很可能是由於抽樣誤差造成的，在統計上不成立。
如果p≤α，結論為按所取α水準顯著，拒絕h0，接受h1，則認為此差別不大可能僅由抽樣誤差所致，很可能是實驗因素不同造成的，故在統計上成立。p值的大小一般可通過查閱相應的界值表得到。
教學中的做法:
1.根據實際情況提出原假設和備擇假設；
2.根據假設的特徵，選擇合適的檢驗統計量；
3.根據樣本觀察值，計算檢驗統計量的觀察值(obs)；
4.選擇許容顯著性水平，並根據相應的統計量的統計分佈表查出相應的臨界值(ctrit)；
5.根據檢驗統計量觀察值的位置決定原假設取捨。
8樓：張馳管理諮詢****
什麼是假設檢驗：假設檢驗(hypothesis testing)是數理統計學中根據一定假設條件由樣本推斷總體的一種方法。具體作法是：
根據問題的需要對所研究的總體作某種假設，記作h0；選取合適的統計量，這個統計量的選取要使得在假設h0成立時，其分佈為已知；由實測的樣本，計算出統計量的值，並根據預先給定的顯著性水平進行檢驗，作出拒絕或接受假設h0的判斷。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—檢驗法，秩和檢驗等。
假設檢驗的基本步驟如下：
1、提出檢驗假設又稱無效假設，符號是h0；備擇假設的符號是h1。
h0：樣本與總體或樣本與樣本間的差異是由抽樣誤差引起的；
h1：樣本與總體或樣本與樣本間存在本質差異；
預先設定的檢驗水準為0.05；當檢驗假設為真，但被錯誤地拒絕的概率，記作α，通常取α=0.05或α=0.01。
2、選定統計方法，由樣本觀察值按相應的公式計算出統計量的大小，如x2值、t值等。根據資料的型別和特點，可分別選用z檢驗，t檢驗，秩和檢驗和卡方檢驗等。
3、根據統計量的大小及其分佈確定檢驗假設成立的可能性p的大小並判斷結果。若p>α，結論為按α所取水準不顯著，不拒絕h0，即認為差別很可能是由於抽樣誤差造成的，在統計上不成立；如果p≤α，結論為按所取α水準顯著，拒絕h0，接受h1，則認為此差別不大可能僅由抽樣誤差所致，很可能是實驗因素不同造成的，故在統計上成立。p值的大小一般可通過查閱相應的界值表得到。
教學中的做法:
1.根據實際情況提出原假設和備擇假設；
2.根據假設的特徵，選擇合適的檢驗統計量；
3.根據樣本觀察值，計算檢驗統計量的觀察值(obs)；
4.選擇許容顯著性水平，並根據相應的統計量的統計分佈表查出相應的臨界值(ctrit)；
5.根據檢驗統計量觀察值的位置決定原假設取捨。
9樓：棟天賦
假設檢驗是事先對總體引數或總體分佈形式做出一個假設，然後利用樣本資訊來判斷原假設是否合理的一種檢驗。
統計中假設檢驗的基本思想是什麼
10樓：昂微蘭僕女
假設檢驗(hypothesis
testing)是數理統計學中根據一定假設條件由樣本推斷總體的一種方法。
假設檢驗的基本思想是小概率反證法思想。小概率思想是指小概率事件（p<0.01或p<0.05）在一次試驗中基本上不會發生。
統計中假設檢驗的基本思想是什麼
11樓：匿名使用者
概率性質的反證法：即假設一命題成立，若出現一小概率事件，則認為該命題不成立。
12樓：陰釗申思嘉
統計假設檢驗，就復是對一個制命題進行檢驗。四步走bai：
第一步，
提出du假設。
第二下，計算
zhi統計量dao
第三步，查表，得臨界值。
第四步，下結論：如果統計量落入接受域，就接受原假設。否則，拒絕的原假設。
祝你成功，統計人劉得意
13樓：匿名使用者
假設檢驗(hypothesis testing)是數理統計學中根據一定假設條件由樣本推斷總體的一種方法。
假設檢驗專
的基本思想是小概率反證法思屬想。小概率思想是指小概率事件（p<0.01或p<0.05）在一次試驗中基本上不會發生。
14樓：大連雙木
假設檢驗的基本原理，用可愛簡筆畫，帶你詳細瞭解
什麼是假設檢驗假設檢驗的基本步驟
我是一個麻瓜啊 假設檢驗是推論統計中用於檢驗統計假設的一種方法。而 統計假設 是可通過觀察一組隨機變數的模型進行檢驗的科學假說。一旦能估計未知引數，就會希望根據結果對未知的真正引數值做出適當的推論。假設檢驗基本步驟 1 提出檢驗假設又稱無效假設，符號是h0 備擇假設的符號是h1。h0 樣本與總體或樣...
假設檢驗的基本思想，統計中假設檢驗的基本思想是什麼
假設檢驗就是採用邏輯上的反證法，利用統計學中的 小概率原理 也有人稱之為 小概率事件原理 事先對總體引數或則分佈提出假設 假設分原假設和被擇假設，原假設又叫歸無假設通常指一樣的 沒有差別等等，被擇假設是拒絕原假設後我們採用的一種結果 然後利用樣本資訊來判斷假設是否成立 minitab軟體提供了此項功...
心理統計學檢驗方法，心理統計學中假設檢驗是什麼意思
首先做個大的分類，一類是引數檢驗，一類是非引數檢驗，引數檢驗用於資料為計量資料的時候，也就是每個人有具體的資料或得分，比如每個人的考試成績，每個人的體溫，這都是計量資料，非引數檢驗用於資料為計數資料的時候，每個人沒有具體的分數，你只能得到某個統計中所包含的個體數，比如某次考試，通過的人24個，沒通過...