假设检验

最新推荐文章于 2025-05-21 20:13:34 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-21 20:13:34 发布 · 4.2k 阅读 · 8 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。
文章标签：

#假设检验

  • 假设检验的元素

原假设H0 ： 关于一个或多个总体常数
备择假设Ha ： 如果我们决定拒绝原假设则将接受的假设
检验统计量 ： 由样本数据计算的
拒绝域 ： 使得原假设被拒绝的检验统计量的取值
结论 ： 作出接受还是拒绝原假设的决策

  • 构建假设检验的步骤：

确定想要的结果（放在备择项），设立好原假设、备择假设
构建统计量，给定

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
概率论与数理统计之假设检验
qq_63141702的博客
02-27 1332
数理统计部分之假设检验
概率论：假设检验
weixin_47198715的博客
06-01 769
假设检验相关知识点
12.12 假设检验
最新发布
Leroi64的博客
05-21 742
文章摘要涵盖了假设检验的全面概览，从基本概念到具体应用实例，特别强调了在统计分析中的关键步骤和方法。首先，介绍了假设检验的核心思想，解释了如何通过设定原假设（H0）与备择假设（H1）来判断数据差异是否具有统计学意义。接着，详细阐述了左侧、右侧与双侧检验的区别，强调了根据研究目的选择合适检验类型的重要性。在统计检验方法上，深入讲解了Z检验和T检验的基本原理及其应用场景，比如T检验在处理独立样本（如性别与体温差异）时的运用，以及它在配对样本分析中的角色。\
概率论之假设检验
Azuresmh的博客
08-29 2970
1.假设检验 在总体的分布函数完全未知或只知道其形式、但不知道其参数的情况，为了推断总体的某些未知特性，提出某些关于总体的假设。 （1）x平均在一定程度上反映着u,因此观察他们二者的偏差，若反应较大，则可以有理由怀疑原假设。 （2）而恰恰(x平均-u)/o/根号n ~N（0，1） 可以衡量(1) （3）我们确定一个k检验他的值，当他大于这个值时，即表示x平均与u的偏差较大，原假设不成...
概率论----假设检验
1900的博客
08-18 2341
目录 前提思想： 步骤： 例子： 正态分布下的假设检验 前提思想： 小概率事件在一次实验中几乎不可能发生 步骤： 1、写源假设与备择假设 2、构造小概率事件 3、做一次实验，检验是否落入拒绝域 例子： 已知100个球，其中99个颜色一致，另外一个不一致 那么我们先做两个假设 假设1：99个黑色的 1个白色的 假设2：1个黑色的 99个白色的 然后针对假设1，我们构造一个小概率事件： P(抽一个球，是白色)=1/100 也就是百分之一 最后，我们做一次实验，真的去抽...
【考研数学】概率论与数理统计 —— 第八章 | 假设检验
Douglas的博客
11-02 4482
对假设检验的基本概念以及检验方法做了介绍。
假设检验的经验size和power_假设检验_
10-03
假设检验是统计学中一种非常重要的方法，用于根据样本数据判断关于总体参数的假设是否成立。在假设检验中，我们通常设定两个对立的假设：原假设（null hypothesis, H0）和备择假设（alternative hypothesis, Ha）。...
LabVIEW 8.2的假设检验
01-19
假设检验是在总体的分布函数完全未知，或只知其形式但不知其参数的形式的情况下，为了推断总体的某些性质，提出了关于总体的某些假设；然后根据样本提供的信息，在给定的显着性水平下，对提出的假设作出真假判定。...
matlab 参数估计与假设检验+源代码
02-16
在MATLAB中，参数估计和假设检验是统计分析的重要组成部分，尤其在数据分析和建模时极为关键。参数估计涉及到从样本数据中推断总体参数，而假设检验则用于判断一个统计假设是否合理或者两个样本之间是否存在显著差异...
假设检验的笔记
10-21
### 假设检验基础知识及应用 #### 一、假设检验概述 假设检验是一种统计学方法，用于评估关于数据集的假设是否合理。通常涉及两个假设：原假设(H0)和备择假设(H1)。原假设通常是无差异或者无效果的假设，而备择...
假设检验代码matlab-independence_test:基于深度学习的条件独立性测试，适用于大型，高维数据
05-24
假设检验代码matlab 基于深度学习的条件独立测试。 用法 令x，y，z为随机变量。 然后确定P（x | y，z）= P（x | z）是否非常重要，尤其是在变量是连续的情况下。 该程序包实现了一个简单而有效的条件独立性测试，在[我们编写时会链接到arXiv！]中进行了介绍。 基本用法很简单： from independence_test . methods import cond_mixnn # Generate some data such that x is indpendent of y given z. n_samples = 300 z = np . random . dirichlet ( alpha = np . ones ( 2 ), size = n_samples ) x = np . vstack ([ np . random . multinomial ( 20 , p ) for p in z ])[:, : - 1 ] y = np . vstack ([ np . random . multinomial ( 20 , p ) for p in z ])
概率论-假设检验
Misaka_____的博客
07-09 1009
1.假设H0实际上为真时，拒绝了H0。\alpha错误2.假设H0实际上为假时，接受了H0。\beta错误想要同时降低两个错误概率，最好是增大样本量(cue机器学习) S是样本方差，S=1/(n-1)****，注意分母是n-1同样有S，算的时候注意分母如果均值已知的话，可以把(n-1)S^2换成，如下图 上面都是双边检验，对应的假设都是取等号，如果是不等号假设的话，那就成了单边检验，拒绝域需要改一下。...
（待更新）概率论第八章 假设检验
m0_65207522的博客
10-20 875
概率论第八章 假设检验
概率论——假设检验
coisinilove
12-01 1388
解题步骤：1、提出假设H0和H12、定类型，摆公式3、计算统计量和拒绝域4、定论、总结。
概率论：假设检验、显著性检验
JacksonKim的博客
10-16 7334
假设检验(hypothesis testing)，又称统计假设检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。显著性检验是假设检验中最常用的一种方法，也是一种最基本的统计推断形式，其基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。常用的假设检验方法有Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。 显著性检验（significance test）就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来
假设检验(概率论)
没有期待的日子反而会顺顺利利
02-03 423
1. 提出问题 考虑T_all的泛化能力： 1.测试集上的性能与真正的泛化性能未必相同 2.测试集上的性能与测试集本身选择有很大关系 3.机器学习算法本身有一定的随机性，同一个测试集上多次运行，可能会有不同的结果 2.二项分布 import pandas as pd import matplotlib as pml import matplotlib.pyplot a...
关于《概率论与数理统计》最全假设检验总结
进击的龙
04-16 4128
前面写了一个参数估计，现在也顺便把假设检验也总结一下吧，主要参考书还是那本《概率论与数理统计》(陈希孺)。 假设检验就是提出一个命题，根据样本判断对错。 问题提法 有一个已知分布的总体，其中个别参数未知。现在抽取的一组样本X1,X2,⋯,XnX1,X2,⋯,Xn，并针对该未知参数而提出一个命题(命题正确与否完全由该未知参数决定)，称为原假设H0H0，其否定称为备择假设或对立假设H1H1...
评论
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
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