假设检验的基本概念(ppt 52页)

第一节     检验假设与P值
第二节     假设检验的基本步骤
第三节     大样本均数的假设检验
第四节     大样本率的假设检验
第五节     检验水准与两类错误
第六节     单侧检验与双侧检验
第七节     假设检验的统计意义与实际意义

 

假设检验基本思想
    假设检验过去称显著性检验。它是利用小概率反证法思想，从问题的对立面(H0)出发间接判断要解决的问题(H1)是否成立。然后在H0成立的条件下计算检验统计量，最后获得P值来判断。
问题实质上都是希望通过样本统计量与总体参数的差别，或两个样本统计量的差别，来推断总体参数是否不同。这种识别的过程，就是本章介绍的假设检验(hypothesis test)。
例8–1  通过以往大规模调查，已知某地一般新生儿的头围均数为34.50cm，标准差为1.99cm。为研究某矿区新生儿的发育状况，现从该地某矿区随机抽取新生儿55人，测得其头围均数为33.89cm，问该矿区新生儿的头围总体均数与一般新生儿头围总体均数是否不同？

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