假设检验的概论(ppt 43页)

假设检验的概论目录：
第一节  假设检验的概念
第二节  单个正态总体均值与方差的假设检验
第三节  两个正态总体均值差与方差比的假设检验
第四节  大样本情况下非正态总体均值的假设检验
第五节  总体分布的假设检验—检验

假设检验的概论内容简介：
第一节  假设检验的概念
在总体X的分布完全未知，或只知其分布但不知其参数的情况下，我们对X的分布或分布中的参数作出某种假设，然后根据样本，用统计分析方法检验这一假设是否合理，从而作出接受或拒绝这一假设的决定．
一、基本概念
对总体 X 的分布或分布中的参数提出假设，就称为统计假设．
所提出的假设叫做原假设 ( 或零假设 )，记为 H0，对立于原假设的假设称为备择假设 ( 或对立假设 )，记为H1．
假设检验就是根据样本，适当构造一个统计量，按照某种规则，决定是接受 H0( 拒绝H1 )还是拒绝 H0( 接受H1 )，所使用的统计量称为检验统计量．
只对总体分布中的参数提出假设进行检验的问题，称为参数检验．
二、两类错误
由于检验法则是依据样本作出的，因此假设检验的结果可能犯两类错误：         第一类错误：当原假设H0为真时，作出的决定却是拒绝H0，犯这类错误的概率记为 即
在确定检验法则时，应尽可能使犯两类错误的概率都较小．但是，一般说来，当样本容量给定以后，若减少犯某一类错误的概率，则犯另一类错误的概率往往会增大，要使犯两类错误的概率都减小，只好增大样本容量．
在给定样本容量的情况下，我们总是控制犯第一类错误的概率，让它小于或等于  ，而不考虑犯第二类错误的概率．这种检验问题称为显著性检验问题．数     称为显著性水平．    的大小依具体情况确定，通常取=0.1，0.05，0.01．
在对假设进行检验时，常使用某个统计量T，称为检验统计量．

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