假设检验(总结)

本文介绍了数理统计学中的假设检验方法,包括基本概念、常用检验方法如t检验、F检验等,并详细解释了t检验的具体操作流程及其适用条件。

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      假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体的做法是:根据问题需要对研究的总体做某种假设记作H0;选取合适的统计量,这个统计量要是的假设H0成立时,其分布已知。这样我们就可以根据统计量的分布是否满足某种分布,并根据预先设定的显著性水平进行检验做出拒绝或者接受假设H0的判断。

       常用的假设检验方法有:u检验方法、t检验方法、X2检验方法、F检验方法、秩和检验方法等。我们在随后将会对F检验、最大使然估计、似然比检验、Wald检验和拉格朗日乘子检验进行详细的讲述。

t检验:

    t检验主要用于样本较小,总体方差σ未知的正态分布资料。它使用t分布来推导差异发生的概率,从而比较两个均数的差异是否显著。

    t检验分为单边检验和双边检验

单边统计量为:

双边t检验是检验两个样本平均数与其各自代表的总体的差异是否显著。双边总体t检验又分为两种情况,一是独立样本t检验,一是配对样本t检验。

独立样本t检验的统计量为:

其中S1和S2为两样本方差;n1和n2为两样本容量。上面的公式:1/n1+1/n2不是减)



适用条件:

    1)已知样本均数。2)可得到一个样本均数及该样本的标准差。3)样本来自正态或者近似正态总体。


F检验

最大似然估计

似然比检验

Wald检验

拉格朗日乘子检验




未完待遇,具体内容随后补上。


参考文献:http://wenku.baidu.com/view/4bcd65bffd0a79563c1e7216.html

t检验百科:http://baike.baidu.com/link?url=taqT3xjoILx-qteB3peocsWYqlg3WX1Fk7y8WTOGlouJ9mNgRBNl-F01tRt2yFlT



### 假设检验的示例代码与流程 假设检验是一种统计学方法,用于评估某个假设是否成立。以下是基于 Python 的假设检验示例代码和具体流程。 #### 示例场景 考虑一组样本数据,我们希望测试其均值是否等于某一特定值(单样本 t 检验)。此过程涉及以下几个步骤: 1. **设定原假设 (H₀)** 和备择假设 (H₁)。 2. **选择显著性水平 α**(通常取 0.05 或 0.01)。 3. **计算检验统计量** 并获取 p 值。 4. **比较 p 值与 α** 来决定接受还是拒绝 H₀。 --- #### 单样本 t 检验示例代码 ```python import numpy as np from scipy import stats # 设定样本数据 sample_data = [20, 22, 19, 24, 25, 23, 21, 22] # 计算样本均值和标准差 mean_sample = np.mean(sample_data) std_deviation = np.std(sample_data, ddof=1) print(f"Sample Mean: {mean_sample}") print(f"Sample Standard Deviation: {std_deviation}") # 原假设:总体均值 μ_0 = 22 mu_0 = 22 # 执行单样本 t 检验 t_statistic, p_value = stats.ttest_1samp(sample_data, mu_0) print(f"T-statistic: {t_statistic}, P-value: {p_value}") # 显著性水平 α alpha = 0.05 # 判断是否拒绝原假设 if p_value < alpha: print("Reject the null hypothesis.") else: print("Fail to reject the null hypothesis.") ``` 上述代码展示了如何使用 `scipy.stats` 库执行单样本 t 检验,并根据 p 值判断是否应拒绝原假设[^4]。 --- #### 非参数检验示例(Mann-Whitney U 检验) 如果数据不符合正态分布,则可以选择非参数检验方法,例如 Mann-Whitney U 检验。 ```python from scipy.stats import mannwhitneyu # 定义两组独立样本 group_a = [7, 8, 6, 9, 10] group_b = [5, 6, 7, 8, 9] # 执行 Mann-Whitney U 检验 statistic, p_value = mannwhitneyu(group_a, group_b, alternative='two-sided') print(f"Mann-Whitney U Statistic: {statistic}, P-value: {p_value}") # 显著性水平 α alpha = 0.05 # 判断是否拒绝原假设 if p_value < alpha: print("The distributions of two groups are significantly different.") else: print("No significant difference between the distributions of two groups.") ``` 当不确定数据是否满足正态分布时,优先采用此类非参数检验方法。 --- #### 流程总结 1. 收集并整理实验数据。 2. 提出研究问题对应的原假设和备择假设。 3. 根据数据特性选择合适的检验方法(如 t 检验、卡方检验或 Mann-Whitney U 检验)。 4. 使用统计软件或编程工具完成计算。 5. 解读结果并与预定义的显著性水平对比得出结论。 ---
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