统计假设检验的定义与样本设定(ppt 62页)

统计假设检验的定义与样本设定目录：
1、统计的假设检验
2、假设检验的定义
3、样本的设定
4、平均值检验
5、方差检验
6、比率检验

 

统计假设检验的定义与样本设定内容摘要：
假设检验的两类错误
     假设检验的基本思路及方法我们已了解、但是这种检验方法做出的决策是不是一定都正确?答案是否定的、由于我们做出判断的依据仅仅是
一个样本,作判断的方法是由部分来推断总体,事实上可能发生两种类
型的错误、
第一种错误 (Type Ⅰ Error)
     原假设实际上正确，这时我们做出了拒绝原假设的决策,因而犯了错误、这类错误称为第Ⅰ类错误,也简称为弃真错误、我们无法排除犯这类错误的可能性，因此自然希望将犯这种错误的概率控制在一定的限度内。事实上，允许犯这类错误的概率最大为α，
     即1-置信度， α称为显著水平。关于有无显著性差异的判断是在显著水平α之下做出的。
第二种错误 (Type Ⅱ Error)
    原假设实际上不正确，这时我们做出了接受原假设的决策,因而犯了错误、这类错误称为第Ⅱ类错误,也简称为伪错误、 实际上有差异，但我们认为“没有差异”，犯这种错误出现的概率、β风险一般不能通过统计检验直接求得、

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