统计学第十周打卡:假设检验

本文概述了假设检验的基本流程,包括提出原假设与备选假设,计算统计量,根据P值进行决策。介绍了单侧检验的类型,并强调了在不同条件下选择Z统计量、T统计量和卡方统计量的重要性。理解抽样分布和样本量的影响是进行假设检验的关键。

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整体思路:先对整体统计量做一个猜想,然后用样本统计量进行验证猜想是否准确。

  • 假设检验中可能出现的概率问题

在这里插入图片描述

  • 假设检验的流程:

1、首先提出原假设和备选假设;
H0和H1
2、确定合适的统计量,并进行计算。其中计算假设量,就类似于计算一个分数,分数确定概率大小;
3、最终进行判断,看概率是落入拒绝域还是允许域。其中P值是我们用来做决策的重要指标,一般情况下没有说明显著性水平情况下,P小于0.05即可认为原假设成立,在说明显著性水平情况下,P值需小于显著性水平才可认为原假设成立。

  • 单侧检验

单侧检验分左侧检验和右侧检验。左侧检验又称下限检测(比如灯泡寿命不得小于1K小时),右侧检验又称上线检测(比如产品的次品率不得低于0.05)。

  • 一个总体参数的确定

由于假设检验的统计量和统计条件不同,用的的统计量主要有三个:Z统计、T统计量(用于均值和比例的检验)、和卡方统计量(用于方差的检验)
考虑因素:样本量n的大小(样本量大的情况下(即可用Z统计量进行计算):总体正态-样本正态,总体非正态-样本渐进正态),总体标准差(不知道的情况下可以用样本量方差S代替)是否已知
在这里插入图片描述
总体归纳如下:

  • 两个总体参数的检验

总体方法和参数估计差不多,就是看哪个参数存在哪个不存在,然

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