44问答网
所有问题
当前搜索:
假设检验中原假设和备择假设
统计学
假设检验中
p值的含义具体是什么?
答:
P-值是在
原假设
为真的条件下某一统计量的取值以其观察值为最小值或最大值的事件的小概率,或说某一统计量的取值以其观察值为最小值或最大值是一个小概率事件,此小概率就是 P。(我所理解的)P值的各路定义:在一个
假设检验
问题中,利用观测值能够做出拒绝原假设的最小显著性水平称为 P-值...
...
检验
,因此有多个
原假设
,那么如何编号?其
备择假设
如何编号?
答:
只要一个
原假设
,一个
备择假设
就够了,如果有多个约束条件就都写到原假设里。。。
10%的显著水平下p值是多少
答:
当进行
假设检验
时,需要根据具体情况选择显著性水平,常见的有0.05、0.01和0.1三种。选择显著性水平需要考虑实际研究的目的和需要,以及可能引起的错误类型和代价。在实际应用中,通常选择0.05或0.01作为显著性水平。在进行假设检验时,如果发现p值很小,比如小于0.05或0.01,就可以认为样本数据
与零
...
关于
假设检验
的说法正确的是
答:
假设检验的目的是对某个统计假设进行验证。在
假设检验中
,我们通常设定一个
原假设
(通常表示没有差异或没有效应),以及一个
备择假设
(通常表示存在差异或效应)。当我们拒绝原假设时,这并不意味着原假设是错误的,而是说在当前的数据和假设条件下,备择假设更有可能为真。同样,接受原假设也不意味着...
【求助】关于
假设检验
的H0和H1选择问题
答:
这样的话即使样本统计值在小于190的小范围内仍然会通过经销商的
原假设
,换句话说对于生产厂商来说在小于190的小范围内的产品就损失了
检验
价值(即使这些产品是毫无疑问合格的),而经销商如果要得到温度小于190的
备择假设
,就需要统计值不仅要小于190,而且要尽量远离190,即发生显著性水平为0.05的事件,...
区间估计的
假设检验
答:
另一种是利用区间估计与
假设检验
的联系,设要作θ的置信系数为1-α 的区间估计,对于任意的θ0,考虑
原假设
为 H:θ=θ0,
备择假设
为 K:θ≠θ0。设有一水平为α 的检验,它当样本X属于集合A( θ0)时接受H。若集合{θ0∶X∈A(θ0)}是一个区间,则它就是θ的一个置信区间,其置信...
六西格玛
假设检验中
概率p的如何准确的理解
答:
p值是实际情况下(基于你提供的数据),实际发生类型1错误的实际机率,当这个实际机率小于我们设定的ALPHA风险(如0.05),我们就认为发生类型1错误的概率很小,可以推翻
原假设
。
下列关于
假设
说法中正确的是( )。
答:
【答案】:A B项,
备择假设
是针对所要研究的结论设计的,不是针对样本统计量设计的;C项,当
原假设
被拒绝时,有可能犯第一类错误,不能说明原假设是错误的;D项,
假设检验
的结果只能是拒绝或不拒绝原来假设,而不能说明原假设是正确的还是错误的。
白话“卡方
检验
”
答:
4. 区间估计:给出总体参数的一个范围,表示不确定性。5. 显著性水平:用来判断原假设是否被拒绝的临界值,一般取0.05或0.01。6. 置信区间:表示对总体参数的估计有一定信心,有一定的概率包含真实参数值。7. 统计量:用来判断
原假设和备择假设
之间差异的量。8. 枢轴量:在
假设检验中
,用来确定...
为什么对数据进行正态
检验
的三段论?
答:
3. 检测异常值和离群点:正态
检验
可以帮助检测数据中的异常值和离群点。如果数据不符合正态分布,可能是由于存在异常值或者离群点造成的。通过正态检验,可以发现这些异常值,进而对数据进行清理或者进一步的分析。正态检验通常包括以下三个步骤:1. 提出假设:通常假设有两个:
原假设
(H0)
和备择假设
...
棣栭〉
<涓婁竴椤
45
46
47
48
50
51
52
53
54
涓嬩竴椤
灏鹃〉
49
其他人还搜