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原假设的定义
对
原假设的
正确与否进行判断的方法称为什麽
答:
对
原假设的
正确与否进行判断的方法称假设检验。根据查询相关公开信息如果h0(或h1)只包含一个分布,则称原假设(或备择假设)为简单假设,否则为复合假设。对一个假设h0进行检验,就是要制定一个规则,使得有了样本以后,根据这规则检验。
在假设检验时,
原假设
和备择假设为何完全相同?
答:
在假设检验时原假设和备择假设如果设相反了,结果完全相反是因为统计中用的假设检验的方法,对于原假设得到的结论不是“对”与“错”两个结果,而是“拒绝”与“接受”。因为在做假设检验的时候,都要设定一个置信水平,当实验者“拒绝”
原假设的
时候,实际上我们只是说“我们有95%的把握”说原假设错了...
假设的定义
是什么??
答:
假说(Hypothesis)是根据已知的科学原理与事实,对未知的自然现象及其规律所作的一种推断和解释。
假说的
三个重要的特性:1. 相容性(与已知的科学原理和基本事实相符)2. 完备性(能够解释已有事实与现象)3. 推演性(甲说可以根据不完全、不充分的经验事实推导出来,允许有一定陈分的想象和猜测。举例...
在spss多元线性回归中,什么是
原假设
?
答:
这两个问题都不是
原假设
。统计中多元线性回归的原假设是这两组变量有相关关系。
什么时候接受
原假设
答:
经常使用p值来判断是否接受
原假设
。在统计分析中,经常使用p值来判断是否接受原假设。p值是观察到的数据与原假设之间的不一致程度的一个度量。如果p值小于预定的显著性水平(通常为0.05或0.01),则我们可以拒绝原假设。具体来说,p值是观察到的数据在原假设为真的情况下,出现的概率。如果这个概率...
假设
检验
答:
利用statsmodels中的proportion_confint函数进行比例的参数估计非常简单,只需要指定我们所关注的属性(一般
定义
为“成功”的属性)和样本量即可 这里可以得出样本的产品合格率为95%,设总体合格率为p,提出
原假设
和备择假设:H0:p<=0.97;H1:p>0.97 可以看到单侧P值=0.919>>0.05,proportions_z...
t检验到底是大于临界值接受
原假设
还是小于临界值
答:
绝对值小于临界值接受
原假设
,大于的话就拒绝原假设。通常的显著性临界值是0.05。最好不要讲接受原假设,因为假设检验作为一种反证法,只有当你拒绝原假设,你的预先想法才能得证,而如果绝对值小于临界值,是得不出任何有用结论的,即此时你还不能认为原假设是对的。
第一类错误和第二类错误
的定义
是什么?
答:
第一类错误:
原假设
是正确的,却拒绝了原假设。第二类错误:原假设是错误的,却没有拒绝原假设。第一类错误即I型错误是指拒绝了实际上成立的H0,为“弃真”的错误,其概率通常用α表示,这称为显著性水平。α可取单侧也可取双侧,可以根据需要确定α的大小,一般规定α=0.05或α=0.01。第二类错误...
在假设检验中,当拒绝
原假设的
时候可以说接受备择假设吗
答:
当拒绝
原假设的
时候,可以说接受备择假设,但当统计量落在非拒绝域时的原因如下:在假设检验中,拒绝原假设并不意味着接受备择假设,而是表示无法拒绝备择假设。这是因为当统计量落在非拒绝域时,我们不能拒绝原假设,但同样也不能接受备择假设。拒绝原假设通常是根据样本数据计算出的统计量与原假设进行...
统计中如何选择
原假设
答:
其实问题出在假设检验的结果上,统计中用的假设检验的方法,对于原假设得到的结论不是“对”与“错”两个结果,而是“拒绝”与“接受”,两者有什么差别吗?一定要注意在做假设检验的时候,都要设定一个置信水平,当我们“拒绝”
原假设的
时候,实际上我们只是说“我们有95%的把握”说原假设错了,也就...
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