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统计学原假设和备择假设
假设
检验的一般四个步骤
答:
假设检验的一般四个步骤如下:具体内容:确定
零假设和备择假设
:零假设是指要验证的假设,备择假设是对零假设的否定。确定显著性水平:显著性水平是指在假设检验中允许发生错误的概率。确定拒绝域:拒绝域是指检验
统计
量的取值范围,如果检验统计量的取值在这个范围内,就拒绝零假设。作出结论:根据样本数据...
在
假设
检验中,什么是第一类错误?什么是第二类错误?
答:
在假设检验中第二类错误是指当原假设错误时未拒绝原假设。假设检验及其两类错误是数理
统计学
中的名词。在进行假设检验时提出
原假设和备择假设
,原假设实际上是正确的,但我们做出的决定是拒绝原假设,此类错误称为第一类错误。原假设实际上是不正确的,但是我们却做出了接受原假设的决定,此类错误称为第...
统计学假设
检验中为什么P值越小,拒绝
原假设
的理由就越充分?
答:
为什么要用p值 从p值的英文概念——probability value——很容易理解它是某一种概率的值,这个概率的具体含义是什么?要说明这个概率的含义,我们先说明假设检验的流程,首先提出
原假设和备择假设
;其次,确定适当的检验
统计
量(如z统计量、t统计量或F统计量),并计算器数值,这一步会选定一个置信水平...
单个正态总体的双边
假设
检验的类型
答:
1、建立假设。2、构造检验
统计
量并确定拒绝域的形式,拒绝域的形式是可以是单侧也可以是双侧,根据
备择假设
来选取。3、选取显著性水平,求临界值,使得弃真概率大于显著性水平,并尽可能接近显著性水平,在连续情形下刚好等于显著性水平。4、将样本观察值与临界值比较,判断
原假设
真假。假设检验是指先对...
第一类错误和第二类错误的区别和联系
答:
第一类错误和第二类错误的区别和联系介绍如下:第一类错误和第二类错误是
统计学
中两种常见的分类错误。它们分别代表了在假设检验中,当
原假设
为真时却拒绝原假设(即犯了第一类错误)和当
备择假设
为真时却没有拒绝原假设(即犯了第二类错误)的情况。第一类错误,也被称为α错误或假阳性错误,是指当...
如何判断两组数据是否有显著性差异
答:
在作结论时,应确实描述方向性(例如显著大于或显著小于)。sig值通常用 P>0.05 表示差异性不显著;0.01<P<0.05 表示差异性显著;P<0.01表示差异性极显著。显著性差异是
统计学
(Statistics)上对数据差异性的评价。通常情况下,实验结果达到0.05水平或0.01水平,才可以说数据之间具备了差异显著或...
在学
统计学
,有时检验是用单维有时是双维阿尔法还要除以二,请问什么时 ...
答:
这个要看题目的具体要求。如果根据题目,你提出的
原假设
是μ=5,
备择假设
是μ不等于,则在进行假设检验时,我们需要考虑大于和小于的情况,也就是双尾检验,此时在根据显著性水平确定临界值时要将α分为两部分,用α/2.如果根据题目提出的原假设只是要求μ大于等于5,应该用单尾(右尾)检验,确定...
临床试验中,什么是
假设
检验?
答:
非劣效性试验的
原假设
为试验药(T)总体疗效比对照药(C)总体疗效要差,且差值是-(非劣效性界值)或更小的负值;而
备择假设
为试验药总体疗效要比对照药好,或者虽然比对照药差,但其差值比-大。拒绝了原假设即可得出试验药比对照药非劣效的结论。等效性试验是检验一种药物是否与另一种药物疗效“相等...
【名词解释】之心理
统计学
答:
13、虚无假设(H0):也叫无差假设、
零假设
、
原假设
,是与研究假设相反的假设,根据检验结果予以拒绝或接受的假设。一般虚无假设都假设两个总体之间没有差异,即μ1=μ2,或μ1-μ2=0。14、
备择假设
(H1)(09):与虚无
假设对立
的假设,又称科学假设,
对立假设
。一般假设两个总体参数之间有差异、...
假设
检验的方法
答:
二、基本步骤:1、提出检验假设又称无效假设,符号是H0(样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的);
备择假设
的符号是H1(样本与总体或样本与样本间存在本质差异)。预先设定的检验水准为0.05;当检验假设为真,但被错误地拒绝的概率,记作α,通常取α=0.05或α=0.01。2、选定
统计
方法,...
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