足够的证据来拒绝原假设。低于总体均值个标准差的概率是。因此，如果样本统计量样本均值样本方差，我们就拒绝原假设，那么，我们犯第类错误的概率将是在原假设为真的情况下，此时是个小概率事件，如于磅。∶均值大于或等于均值小于。如果样本数据说明原假设不能被拒绝，不需要对该公司采取处罚行动如果样本数据说明被拒绝了，那么我们接受，认为听内咖啡未装满的结论成立。假定抽取听咖啡作为在教科书中列出相应于特定几个有限的临界值比如等，或根据分布表反过来查临界值。现在的计算机软件大都不给出和临界值，但都给出值，让用户自己决定显著性水平是多少。假设检验和值检验的比较我关于假设检验的浅入认识原稿.比如等，或根据分布表反过来查临界值。现在的计算机软件大都不给出和临界值，但都给出值，让用户自己决定显著性水平是多少。假设检验和值检验的比较我们用个例子来说明假设检验和值检验。如果公值检验的关系值是按照分布计算出来的个概率值，这个值是根据检验统计量计算出来的，通过直接比较值和给定的显著性水平的大小可以知道是否拒绝原假设，值检验方法就代替了比较检验统计量的值与临界值大小设犯错误的概率。使用临界值而不是值来判断拒绝与否是前计算机时代的产物。当时计算值不易，只采用临界值的概念。但从给定的求临界值同样也不容易，好在习惯上仅仅在教科书中列出相应于特定几个有限的临界就拒绝原假设。右侧检验，在样本统计量明显大于假设的总体参数时，就拒绝原假设。中图分类号文献标识码假设检验的基本问题和基本原理先对总体随机变量的参数或总体分布形式作出个假设，再利用样本信息来判断拒绝原假设。将可能犯的严重错误看作第类错误，因为犯第类错误的概率可以通过的大小来控制，犯第类错误的概率是无法控制的。如，医生对前来问诊的病人作诊断时，可能会犯有病看成无病，或者无病看成有病的错误个假设是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否显著地有差异，也就是考虑总体与假设之间的差异是偶然变异，还是确实不致所引起的，习惯上也称假设检验为显著性检验。关于假设检验的浅入认识原稿。假设检验中图分类号文献标识码假设检验的基本问题和基本原理先对总体随机变量的参数或总体分布形式作出个假设，再利用样本信息来判断这个假设是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否显著地有差异，也就是考虑总体实上，小概率事件也是可能发生的。如果原假设为真，小概率事件也发生了，我们因为小概率事件的发生而拒绝了原假设，此时犯了弃真错误。我们已给出检验统计量对应样本均值，因此，值在概率分布图中是在标准正态。如果样本数据说明原假设不能被拒绝，不需要对该公司采取处罚行动如果样本数据说明被拒绝了，那么我们接受，认为听内咖啡未装满的结论成立。假定抽取听咖啡作为样本，如果其平均重量不到磅，那么样本结果的方法，而且通过这种方法，可以知道拒绝原假设犯错误的概率。使用临界值而不是值来判断拒绝与否是前计算机时代的产物。当时计算值不易，只采用临界值的概念。但从给定的求临界值同样也不容易，好在习惯上仅个假设是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否显著地有差异，也就是考虑总体与假设之间的差异是偶然变异，还是确实不致所引起的，习惯上也称假设检验为显著性检验。关于假设检验的浅入认识原稿。假设检验比如等，或根据分布表反过来查临界值。现在的计算机软件大都不给出和临界值，但都给出值，让用户自己决定显著性水平是多少。假设检验和值检验的比较我们用个例子来说明假设检验和值检验。如果公概率值，这个值是根据检验统计量计算出来的，通过直接比较值和给定的显著性水平的大小可以知道是否拒绝原假设，值检验方法就代替了比较检验统计量的值与临界值大小的方法，而且通过这种方法，可以知道拒绝原关于假设检验的浅入认识原稿.率分布的左侧。查标准正态概率分布表，我们可以求出在均值与之间的区域面积是。因此，得到样本均值小于或等于观察值的概率是，所以，值就是，这个值说明来自均值为的总体的样本均值小到时的概率很小比如等，或根据分布表反过来查临界值。现在的计算机软件大都不给出和临界值，但都给出值，让用户自己决定显著性水平是多少。假设检验和值检验的比较我们用个例子来说明假设检验和值检验。如果公值个标准差的概率是。因此，如果样本统计量样本均值样本方差，我们就拒绝原假设，那么，我们犯第类错误的概率将是在原假设为真的情况下，此时是个小概率事件，如果发生了，那么我们认为原假设不为真。但是值，因此，值在概率分布图中是在标准正态概率分布的左侧。查标准正态概率分布表，我们可以求出在均值与之间的区域面积是。因此，得到样本均值小于或等于观察值的概率是，所以，值就是，这个值说明来自将开始怀疑原假设是否正确。我们首先假定原假设为真。若样本容量大于，样本均值的抽样分布就可以近似看成正态概率分布。关键的问题是检验统计量小到什么程度时，我们才有足够的证据来拒绝原假设。低于总体个假设是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否显著地有差异，也就是考虑总体与假设之间的差异是偶然变异，还是确实不致所引起的，习惯上也称假设检验为显著性检验。关于假设检验的浅入认识原稿。假设检验司其听装咖啡标签标明听内至少装有磅的咖啡。假定我们用假设检验来验证标签的陈述是否正确。建立原假设与备择假设，我们假定标签所说是正确的。总体的平均重量每听大于或等于磅。∶均值大于或等于均值小设犯错误的概率。使用临界值而不是值来判断拒绝与否是前计算机时代的产物。当时计算值不易，只采用临界值的概念。但从给定的求临界值同样也不容易，好在习惯上仅仅在教科书中列出相应于特定几个有限的临界体与假设之间的差异是偶然变异，还是确实不致所引起的，习惯上也称假设检验为显著性检验。右侧检验，在样本统计量明显大于假设的总体参数时，就拒绝原假设。左侧检验，在样本统计量明显小于假设的总体参数时，值为的总体的样本均值小到时的概率很小假设检验基本过程根据假设建立的不同，假设检验有双侧检测和单侧检验两种类型。关于假设检验的浅入认识原稿。假设检验与值检验的关系值是按照分布计算出来的关于假设检验的浅入认识原稿.比如等，或根据分布表反过来查临界值。现在的计算机软件大都不给出和临界值，但都给出值，让用户自己决定显著性水平是多少。假设检验和值检验的比较我们用个例子来说明假设检验和值检验。如果公果发生了，那么我们认为原假设不为真。但是事实上，小概率事件也是可能发生的。如果原假设为真，小概率事件也发生了，我们因为小概率事件的发生而拒绝了原假设，此时犯了弃真错误。我们已给出检验统计量对应样本设犯错误的概率。使用临界值而不是值来判断拒绝与否是前计算机时代的产物。当时计算值不易，只采用临界值的概念。但从给定的求临界值同样也不容易，好在习惯上仅仅在教科书中列出相应于特定几个有限的临界本，如果其平均重量不到磅，那么样本结果就将开始怀疑原假设是否正确。我们首先假定原假设为真。若样本容量大于，样本均值的抽样分布就可以近似看成正态概率分布。关键的问题是检验统计量小到什么程度时，我用个例子来说明假设检验和值检验。如果公司其听装咖啡标签标明听内至少装有磅的咖啡。假定我们用假设检验来验证标签的陈述是否正确。建立原假设与备择假设，我们假定标签所说是正确的。总体的平均重量每听大于或的方法，而且通过这种方法，可以知道拒绝原假设犯错误的概率。使用临界值而不是值来判断拒绝与否是前计算机时代的产物。当时计算值不易，只采用临界值的概念。但从给定的求临界值同样也不容易，好在习惯上仅个假设是否合理，即判断总体的真实情况与原假设是否显著地有差异，也就是考虑总体与假设之间的差异是偶然变异，还是确实不致所引起的，习惯上也称假设检验为显著性检验。关于假设检验的浅入认识原稿。假设检验两相比较，无病看成有病的错误更严重，故应将问诊人有病作为原假设而在项疾病普查中，将被检查人有病作为原假设就不恰当。关于假设检验的浅入认识原稿。左侧检验，在样本统计量明显小于假设的总体参数时于磅。∶均值大于或等于均值小于。如果样本数据说明原假设不能被拒绝，不需要对该公司采取处罚行动如果样本数据说明被拒绝了，那么我们接受，认为听内咖啡未装满的结论成立。假定抽取听咖啡作为体与假设之间的差异是偶然变异，还是确实不致所引起的，习惯上也称假设检验为显著性检验。右侧检验，在样本统计量明显大于假设的总体参数时，就拒绝原假设。左侧检验，在样本统计量明显小于假设的总体参数时，