第一类错误:原假设H0符合实际情况,检验结果将它否定了,称为弃真错误。
第二类错误:原假设H0不符合实际情况,检验结果无法否定它,称为取伪错误。
数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。事先对总体参数或分布形式作出某种假设,然后利用样本信息来判断原假设是否成立,采用逻辑上的反证法,依据统计上的小概率原理。
扩展资料:
假设检验的应用:
在雷达检测中,目标是产生假设的源,它可使用两个假设:H1和H0,分别表示目标存在(H1)和不存在(H0)。这是二元简单假设检验。二元数字通信问题也是简单假设检验。
如果假设中含有目标未知参量,则是复合假设检验。m元通信问题也是复合假设检验。如果未知参量是随机变化的,则是随机参量信号的假设检验。
通信系统和雷达系统常用的最佳准则,是最小错误概率准则,即最大后验概率准则。以雷达检测为例:目标是源,它可使用的两个假设是H1和H0。接收端收到样本X(雷达回波)后,判定H1为真(目标存在),或判定H0为真(目标不存在概率可分别表示为p(H1/x)和p(H0/x),称为后验概率。