收集整理1-2个自己熟知的假设检验问题，并给出检验统计量的分布。

最新推荐文章于 2025-06-29 08:42:50 发布
最新推荐文章于 2025-06-29 08:42:50 发布
阅读量434 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 统计学 数据分析 文章标签： 统计学 机器学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xj4math/article/details/114766307
本文通过实例介绍了如何进行假设检验，以判断一枚硬币是否公平。在抛掷20次硬币，得到11次正面后，使用t检验分析样本均值，设置显著性水平为0.05。最终，由于实验结果落在接受域内，未能拒绝原假设，即认为硬币可能是公平的。

有一枚专门用于玩抛硬币猜正反面的游戏的硬币，需要判断这枚硬币是否是正常的（抛硬币游戏中出现正反面的概率相等）。所以做了一个假说：该枚硬币是正常的，即抛硬币游戏中出现正面的概率为0.5。

现在需要做实验去验证说法对不对。我抛了20次，正面朝上11次，背面朝上9次（设正面朝上记为1，反面朝上记为0）。基于这个实验结果，我应该做怎样的判断呢？
根据假设检验的一般步骤：

  1. 建立假设
  2. 寻找检验统计量
  3. 确定显著性水平和拒绝域
  4. 做出判断
  • 第一步中我们的原假设H0H_{0}H
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
4、统计学中的关键概念：置信区间、正态分布与假设检验
Apple的专栏
10-27 41
本文深入探讨了统计学中的三大核心概念：置信区间、正态分布与假设检验，并结合哈勃常数的科学研究实例，展示了这些方法在天文学、金融、制造业、教育、医学等多个领域的广泛应用。文章详细解释了置信区间的构建原理、正态分布的性质及其标准化方法，以及假设检验的流程、p值解读和两类错误，并通过实际案例说明了元分析和贝叶斯统计如何提升参数估计的准确性。最后总结了统计方法在科学探索与决策支持中的重要性，强调数据质量与方法选择的结合对未来研究的深远意义。
统计学(三)：置信区间; Z 检验(样本平均数的假设检验), 均值分布, 附Python实现（大牌护肤品碧欧泉背后的秘密）
阅读从未停止，输出从未开始
03-02 9677
引言   本篇博文开始前，请熟知如下链接中的概念；当然，如果直接开始，遇到遗忘的统计学名词再返回查找也没问题。 统计学(二)：假设检验导论 (深入浅出超详解，附Python 代码)；置信区间与 Z 检验先修   统计学(二)中关于金钱与幸福指数的案例，它的样本只有一个被试。然而，正如我们所说的那样，在实际的例子当中，各领域的研究中大多数都是一个样本中包含着许多个体。所以本篇博文将考虑样本不止一个...
26 假设检验——假设检验的基本问题
THE ORDER
02-23 1206
1、假设问题的提出 2、假设检验中的两类错误 3、假设检验的流程 4、利用P值进行决策 5、双侧检验与单侧检验
[基本功]假设检验概念&统计量一览
weixin_52093054的博客
12-21 3388
基础概念 第Ⅰ类错误：弃真错误，原假设是真的，但却被我们拒绝了，α\alphaα 第Ⅱ类错误：取伪错误，原假设是假的，但却被我们接受了，β\betaβ 显著性水平：当原假设正确时，检验统计量落在拒绝域的概率，也就是犯弃真错误的概率，事先确定好，一般取0.01，0.05，0.1等 双侧检验：原假设形式为“≠” 单侧检验：备择假设为“<”称为左侧检验，备择假设为“>”称为右侧检验 双侧检验拒绝域： 左侧检验拒绝域： 右侧检验拒绝域： 大样本：样本量>=30 小样本：样本量<30 一个总
概率论与数理统计必考大题：假设检验（附例题详解）
最新发布
吾为热爱计科，致力于知识分享的践行者，此博客是我在这条道路上留下的足迹。
06-29 1892
假设检验是根据样本信息对总体参数进行推断的一种统计方法。提出原假设H0H_0H0​和备择假设H1H_1H1​在一定的显著性水平α\alphaα下，构造一个合适的检验统计量计算统计量的值，并判断是否落入拒绝域得出结论：是否拒绝原假设提出假设：明确原假设H0H_0H0​和备择假设H1H_1H1​定类型，摆公式：根据总体分布、已知条件选择合适的检验方法计算统计量和拒绝域：代入数据，求出统计量并对比临界值下结论：根据统计量是否落在拒绝域内，决定是否拒绝原假设。
统计学笔记（七）假设检验
JESSIENOTCAR的博客
08-26 1665
零假设、备择假设、显著性水平和P值。
数据学习（十）-假设检验
Julysxl的博客
01-05 5612
目录 1.假设检验的基本问题 2.一个总体参数的检验 3. 两个总体参数的检验 1.假设检验的基本问题 假设检验是推断统计的另一项重要内容，它与参数估计类似，但角度不同，参数估计是利用样本信息推断未知的总体参数，而假设检验则是先对总体参数提出一个假设值，然后利用样本信息判断这一假设是否成立。 1.1 假设的陈述 1.对总体参数的具体数值所作的陈述，称为假设，或称为统计假设。 2. 先对总体参数提出...
数学建模-----假设性检验引入+三个经典应用场景（三种不同的假设性检验类型）
大学成长道路上的探索经历与点滴思考，与君共勉，共筑成长。
11-10 2307
1.假设检验的过程 1.1问题的提出 1.2证据的引入 1.4做出结论 2.案例二：汽车引擎排放 2.1进行假设 2.2假设检验的类型 2.3抽样分布的类型 2.4单尾（双尾）检验 2.5t检验 3.案例三：特鲁普效应 3.1统计显著和效果显著 3.2心理学现象 3.3进行假设检验 4.案例四：AB测试 4.2进行假设 4.3计算样本概率的平均值 4.4和显著水平进行比较 5.我的总结
统计学(二)：假设检验导论 (深入浅出超详解，附Python 代码)；置信区间与 Z 检验先修
阅读从未停止，输出从未开始
02-24 2039
假设检验是一个至关重要的主题，说其贯穿了统计学也完全没有问题。说白了，就是在大规模推广之前通过假设检验可以给自己希望证明或传播的东西提供一些分析支持，如海底捞希望革新其招牌菜虾滑的配方，若什么假设/实验都不做就贸然在全国门店进行推广，万一砸了那岂不是损失惨重？假设检验在很大程度上可以规避这个问题。
统计推断 完备性与完备统计量的思想与历史渊源
一个不愿透露姓名的博客
02-22 2259
因为这一年来有很多人问统计推断里的完备性到底要怎么理解，和泛函分析里的完备性是不是一回事之类的问题，所以今天结合数理统计学史给大家介绍一下完备性的渊源。我去除了大部分需要测度论的内容，但保留了一些测度论的概念，好让大家知道这篇文章确实是关于高等数理统计的。
数理统计——假设检验
王勇的博客
05-15 1061
已知说法：\(H_0:\mu=\mu_0    H_1:\mu\neq\mu_0\)
概率论与数理统计大作业实验报告
Polaris的博客
09-04 5828
概率论与数理统计大作业_概率论与数理统计作业
weixin_39805539的博客
01-27 890
以下答案仅供参考，如有错误后果自负啊！！！（谨慎操作啊=-=）1. 甲、乙、丙三人向同一个目标进行射击，设A表示“甲击中目标”，B表示“乙击中目标”，C表示“丙击中目标”．将下列事件用A、B、C的运算关系表示：（1）甲未击中目标:（2）甲、乙击中目标，丙未击中目标:（3）甲、乙、丙三人均击中目标:（4）甲、乙、丙三人至少有一人击中目标:（5）甲、乙、丙三人恰好有一人击中目标:（6）甲、乙、丙三人恰...
python大数据分析与数理统计——假设检验一
m0_51393229的博客
03-06 577
显著性水平为0.05，可以理解为——判断这个事件是不是小概率事件，即概率<0.05 小概率由研究者事先确定。根据调研的时间自己确定。 这个跟心理统计学所做的数据分析是一样的。 （没明白这是怎么回事，有人给讲讲吗？） α为总体的标准差。n取100的分界线为规定。 v是自由度 t α,v=1.96，u α=2.58，都是统计学上的常数。 要想让这个数据有99%的可信度，那么我所统计的数据就要在（141.73，144.41）之中。 ...
验证一个硬币是否是均匀的(试验次数30,显著性水平0.05)
刘鑫的专栏
03-04 7752
验证一个硬币是否是均匀的(试验次数30,显著性水平0.05)1>零假设硬币正面反面出现的概率都为1/2对应的备择假设为,二者出现的概率不相等(双边)2>选择统计检验选择二项检验3>显著性水平于样本容量显著性水平为0.05样本容量为304>H0成立时的样本容量当H0成立时,正面出现的次数应服从二项分布,经过计算如下1, 2.7939677238464355e-082, 4.0512531995773
统计学基础（三）：假设检验
qq_41698853的博客
04-06 1536
1，假设检验的定义： 假设检验也叫显著性检验，是以小概率反证法的逻辑推理，判断假设是否成立的统计方法，它首先假设样本对应的总体参数（或分布）与某个已知总体参数（或分布）相同，然后根据统计量的分布规律来分析样本数据，利用样本信息判断是否支持这种假设，并对检验假设做出取舍抉择，做出的结论是概率性的，不是绝对的肯定或否定。 情景：掷硬币 扔了两次，都是“花”朝上，概率为0.5 * 0.5 ； 继续扔...
假设检验
老猫的博客
05-17 758
假设检验 传送门 抛硬币 假设硬币正反面概率相等，我提出要检验你的假设：看实验的结果是不是和你的假设相符 总共扔了两次，都是“花”朝上，虽然几率是0.5×0.5=0.25，但是也正常，继续扔。 总共扔了四次，也都是“花”朝上，几率是0.54=0.0625，感觉有点不正常，但是万一是运气呢？继续扔。 总共扔了十次，也都是“花”朝上，那我就认为很可能你这枚硬币不是公平的。 这就是假设检验： P值 假设硬币是公平的情况下 如果认为8次以上不正常，则把八次正面的概率，与更极端的九次正面、十次正面的概率加起来：得
【应用回归分析】一元简单线性回归显著性检验，t检验和F检验统计量抽样分布推导
热门推荐
Helenology
10-09 2万+
这学期正在用《应用回归分析（第四版）》，但很多地方语焉不详，例如一元线性回归中的F检验和t检验的检验统计量的证明。 以下的证明主要参考了科学出版社出版的《应用回归分析》 检验统计量的推导 t统计量需要满足的假设： 分子：标准正态分布的随机变量XXX 分母：卡方分布随机变量YYY XXX和YYY相互独立 F统计量需要满足的假设： 分子和分母均为卡方分布的随机变量，记为XXX和YYY XXX和Y...
【统计学笔记】各种假设检验的假设的建立和各统计量公式总结
MYMarcoreus的博客
12-30 2万+
8.4 假设问题的进一步说明 例如当问到是否购入某批灯泡（根据其寿命）：： H0:μ≥1000  hour认为该厂生产的灯泡【不会低于】规定的质量标准1000小时和H0:μ≤1000  hour认为该厂生产的灯泡【可能低于】规定的质量标准1000小时 H_0: \mu \ge 1000 \; hour \qquad 认为该厂生产的灯泡【不会低于】规定的质量标准1000小时\\ 和\\ H_0: \mu \le 1000 \;hour \qquad 认为该厂生产的灯泡【可能低于】规定的质量标准1000小时
1、熟知K-means算法的概念。 2、理解K-means基本算法思想。 进行实验给出分簇结果,并衡量算法性能。
11-25
它假设数据点分布在k个中心点（质心）周围，并通过迭代过程不断调整质心位置，使得每个数据点与其最近的质心的距离最小化。 2. K-means的基本思想可以概括为以下步骤： a) 初始化：随机选择k个初始质心作为聚类...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

sta@ma@brain

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值