One Tailed and Two Tailed Tests

最新推荐文章于 2025-07-29 22:53:47 发布
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分类专栏： Python 文章标签： python 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Vikipedia2021/article/details/124417335
本文对比了单尾和双尾检验的差异，强调了在不同情况下选择哪种检验取决于问题的性质。以软饮料公司为例，顾客怀疑瓶装可乐少于600ml，形成的是单尾检验的假设；而质量控制团队希望确保瓶装可乐精确为600ml，因此采用双尾检验。此外，文章通过一个案例展示了如何进行双尾检验的假设测试，以确定样本平均值与600ml的显著差异。

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  1. One tailed test
    1. Greater than type

H_a:\mu>\mu_0

  1. Less than type

H_a:\mu<\mu_0

  1. Two talied test

Not equal type:

H_a:\mu\neq\mu_0

Difference between One-Tailed and Two-tailed Tests

Test statistic value does not change for two-tailed or one-tailed test.

Only the critical values/p-value associated with the test statistic changes

 

Example : one tailed and two-tailed

Suppose a soft-drink manufacturer's most selling product is 600ml co

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右侧检验（One-tailed Test）在统计学中是一种用于确定一个观察值是否显著大于或小于某个期望值的方法
ByteGlide的博客
08-29 1423
右侧检验（One-tailed Test）在统计学中是一种用于确定一个观察值是否显著大于或小于某个期望值的方法。在R语言中，我们可以使用alter参数来指定进行右侧检验。本文将详细介绍如何在R中进行右侧检验，并提供相应的源代码。右侧检验的基本思想是假设我们有一个观察值，我们想要确定它是否显著大于一个特定的理论值。右侧检验的零假设（Null Hypothesis）是观察值小于或等于理论值，备择假设（Alternative Hypothesis）是观察值大于理论值。
5、T-tests 和非参数比较：使用 SAS 进行数据分析
berry的博客
05-30 323
本文详细介绍了如何使用SAS进行T检验和非参数检验，包括独立样本T检验、配对T检验、单尾与双尾检验等，并探讨了在数据不符合正态分布或方差齐性假设时可使用的其他统计方法。同时，文章还提供了实验设计中的注意事项以及各种检验的适用场景和SAS程序示例，帮助读者更好地理解和应用统计分析方法。
统计假设检验——单尾检验与双尾检验
weixin_46189461的博客
12-01 1万+
在定义假设时，还需要明确的是采用单尾检验还是双尾检验。
双侧检验Two-Tailed Test
生信小博士的博客
10-19 2563
双侧检验，就是指当统计分析的目的是要检验和总体平均数，或样本成数有没有显著差异，而不问差异的方向是否是正差还是负差时，所采用的一种统计检验方法。
Two-Tailed Test双侧检验、双尾检验定义
2201_75666957的博客
08-14 2162
如果检验的目的是检验抽样的样本统计量与假设参数的差数是否过大（无论是正方向还是负方向），就把风险平分在右侧和左侧。比如显著性水平为0.05，即概率曲线左右两侧各占一半，即0.025。今天给大家讲下双侧检验，就是指当统计分析的目的是要检验样本平均数和总体平均数，或样本成数有没有显著差异，而不问差异的方向是否是正差还是负差时，所采用的一种统计检验方法。不能根据专业知识判断两种结果谁高谁低时，采用双侧检验。
WHAT ARE THE DIFFERENCES BETWEEN ONE-TAILED AND TWO-TAILED TESTS?
where is redhat
10-21 1415
（https://stats.idre.ucla.edu/other/mult-pkg/faq/general/faq-what-are-the-differences-between-one-tailed-and-two-tailed-tests/） FAQ: WHAT ARE THE DIFFERENCES BETWEEN ONE-TAILED AND TWO-TAILED TESTS? When you conduct a test of statistical significance, wheth
重学 Statistics, Cha9 Hypothesis Tests
santongwater的专栏
07-24 2564
9.1 Developing Null and Alternative HypothesesNull Hypothesis H0: a tentative assumption about a population parameter such as a population mean or a population proportion. Alternative Hypothesis Ha: t
R语言独立性问题的置换检验(permutation tests)、使用普通cor.test函数和置换近似spearman_test函数、检验变量的相关性的显著性
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R语言独立性问题的置换检验(permutation tests)、使用普通cor.test函数和置换近似spearman_test函数、检验变量的相关性的显著性（correlation significance）
Statistical Tests for Model Evaluation: Using Hypothesis Testing to Compare Models
# Basic Concepts of Model Evaluation and Hypothesis Testing ## 1.1 The Importance of Model Evaluation In the fields of data science and machine learning, model evaluation is a critical step to ...
SPSS学习（四）单样本t检验
weixin_47018299的博客
02-09 6455
参考书籍：《SPSS其实很简单》 定义：在假设检验中，通常要陈述两个假设，原假设和对立假设。原假设通常陈述处理没有效果，而对立假设陈述处理有效果。 单边检验（one-tailedtest）：目的仅仅是调查单一方向。单边检验需要事先确定单一的方向进行调查，能够更大机会发现有效（假定有效与假设的方向一致）；单边的不利之处在于如果有效与期望的方向相反，就不能做出断言。 双边检验（two-tailedtest）：目的是了解两者哪个更为有效，常用。 功效：原假设错误时拒绝原假设的概率，值越大，说明误差越小。..
初识假设检验
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1. 什么是假设检验 (Hypothesis test) 假设检验是先对总体参数提出某种假设，然后利用样本信息判断假设是否成立的过程。 它采用逻辑上的反证法和依据统计上的小概率原理。小概率思想认为小概率事件在一次实验中基本不可能发生，所以我们假设检验的逻辑是：如果在愿假设正确的前提下，检验统计量的样本观测值出现了小概率事件，我们有理由怀疑愿假设的真实性，从而否定它，转而接受被泽假设。 换句话说 假设检验就分为 假设 和 检验 两步骤,先提出假设，之后验证假设是不合理的。 2. 假设检验的两类错误 第 I
【统计学】统计学专业术语
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1、导论： 一个试验相当于一个样本，由一个样本平均数可以对总体平均数做出估计，但样本平均数是因不同样本而变化的，即样本平均数有抽样误差。用存在误差的样本平均数来推断总体，其结论并不是绝对正确的。把试验的表面效应与误差大小相比较并由表面效应可能属于误差的概率（抽样分布）而做出推论的方法称为统计推断。计算表面效应由误差造成的概率首先必须假设表面效应是由误差造成的，有了事先的假设，才能计算概率，这种先...
【定量分析、量化金融与统计学】统计推断基础（4）---假设检验（T或者Z检验）
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What are thedifferencesbetween one-tailed and two-tailedtests?来源：Institute for Digital Researchand EducationWhen you conduct a test of statistical significance, whether itis from a correlation, an ANO...
Khan公开课 - 统计学学习笔记：（七）伯努利分布、置信区间、t分布、p-value和第一型错误
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伯努利分布（Bernoulli Distribution） Bernoulli Distribution是最简单的二项式分布，只有两个选择，Y or N，以0表示N，1表示Y。在日常生活中也比较常见，符合非黑即白的二元思维，例如投票预测。假设p表示Y（1）的概率，那么N（0）的概率为1-p。 Mean或者期望值E（X）=μ=p 方差 ，这在二项式方差中我们也推倒过。 误差范围和置信区间
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The selection of a one or two-tailed t-test must be made before the experiment is performed. It is not “cricket” to find a that tOBS = -1.92, and then say “I really meant to do a one-tailed t-test.” B...
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Consider the daily log returns of Amazon stock from January 2, 2008 to December 31, 2012. The data are in the file d-amzn3dx.txt (date, amzn, vw, ew, sp). Complete the following tests in R language : (a) Test the null hypothesis that the skewness measure of the returns is zero; (b) Test the null hypothesis that the excess kurtosis of the returns is zero.
05-26
To perform these tests in R, we first need to read in the data from the file "d-amzn3dx.txt". We can do this using the following code: ```R data <- read.table("d-amzn3dx.txt", header=TRUE) ``` This assumes that the file is located in the current working directory. We can then extract the daily log returns of Amazon stock using the following code: ```R returns <- diff(log(data$amzn)) ``` This computes the difference between the logarithms of adjacent prices, which gives us the daily log returns. We can then perform the tests as follows: (a) To test the null hypothesis that the skewness measure of the returns is zero, we can use the `skewness` function from the `moments` package. This function computes the sample skewness of a given data set. We can then use a one-sample t-test to test whether the sample skewness is significantly different from zero. The code to do this is: ```R library(moments) skew <- skewness(returns) t.test(returns, mu=0, alternative="two.sided", conf.level=0.95) ``` The `skewness` function computes the sample skewness of `returns`, which is stored in the variable `skew`. The `t.test` function performs a one-sample t-test on `returns`, assuming that the true mean is zero. The `alternative="two.sided"` option specifies a two-tailed test, and `conf.level=0.95` specifies a 95% confidence level. The output of this code will include the sample skewness, the t-test statistic and p-value, and a confidence interval for the true mean. (b) To test the null hypothesis that the excess kurtosis of the returns is zero, we can use the `kurtosis` function from the `moments` package. This function computes the sample excess kurtosis of a given data set. We can then use a one-sample t-test to test whether the sample excess kurtosis is significantly different from zero. The code to do this is: ```R kurt <- kurtosis(returns) t.test(returns, mu=0, alternative="two.sided", conf.level=0.95) ``` The `kurtosis` function computes the sample excess kurtosis of `returns`, which is stored in the variable `kurt`. The `t.test` function performs a one-sample t-test on `returns`, assuming that the true mean is zero. The `alternative="two.sided"` option specifies a two-tailed test, and `conf.level=0.95` specifies a 95% confidence level. The output of this code will include the sample excess kurtosis, the t-test statistic and p-value, and a confidence interval for the true mean.
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