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假设检验中的
假设检验中的
原假设()
答:
正确答案:也称零假设;接受它的概率比拒绝它的概率大得多;是
假设检验
的对象
什么是
假设检验中的
显著性检验?
答:
1、是事先对总体的参数或总体分布形式做出一个
假设
,然后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有显著性差异。2、或者说,显著性
检验
要判断样本与我们对总体所做的假设之间的差异是纯属机会变异,还是由我们所做的假设与总体真实情况之间不一致所引起的。3、显著性检验是针...
假设检验中的
第一类错误和第二类错误分别是什么?
答:
1、第一类错误又称Ⅰ型错误、拒真错误,是指拒绝了实际上成立的、正确的假设,为“弃真”的错误,其概率通常用α表示。
假设检验
是反证法的思想,依据样本统计量作出的统计推断,其推断结论并非绝对正确,结论有时也可能有错误,错误分为两类。2、第二类错误,Ⅱ型错误,接受了实际上不成立的H0 ,也...
什么是
假设检验中的
原假设和备择假设?
答:
1、原假设的定义:原假设亦称待验假设、虚无假设、解消假设,一般记为Ho。统计学的基本概念之一
假设检验中
,待检验的有关总体分布的一项命题的假设称为原假设。2、备择假设的定义:备择假设是统计学的基本概念之一,其包含关于总体分布的一切使原假设不成立的命题。备择假设亦称对立假设、备选假设。假设...
什么是
假设检验中的
第一类错误和第二类错误
答:
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。第一类错误(Ⅰ类错误)也称为 α错误,是指当虚无假设(H0)正确时,而拒绝H0所犯的错误。这意味着研究者的结论并不正确,即观察到了实际上并不存在的...
...均数与总体均数比较的t检验为例,说明
假设检验中
两类错误α、β、1...
答:
1-β为
假设检验的
检验效能,也就是两个总体确实有差别时检出该差别的能力;P为在H0假设成立时获得现有统计量或者更极端值得概率。应用t检验进行样本均数与总体均数比较时,H0为样本均数所代表的总体与已知总体为同一总体,如果当H0成立时,因为某种原因(抽样误差、样本含量、同质性不好等等原因)而造成抽样...
假设检验中的
P值是什么意思?
答:
假设检验中的
P值是什么意思?假设检验,我们可以把这个词分为“假设”和“检验”来看。“假设”这个词带了不确定性,常说假设一个事情发生了就怎么样,就是这个事情可能发生,也可能不发生,所以我们从概率这里说起。生活中很多事件发生看似是随机的、偶然的,比如你打麻将扔骰子,扔到1就是1,扔到6...
假设检验中的
两类错误是指什么错误?
答:
在假设检验中第一类错误是指:当原假设正确时拒绝原假设。
假设检验中的
两类错误是指在假设检验中,由于样本信息的局限性,势必会产生错误。概念定义:第一类错误:又Ⅰ型错误、拒真错误,是指拒绝了实际上成立的、正确的假设,为“弃真”的错误,其概率通常用α表示。样本中极端数值:当样本中存在极端...
假设检验中的
P值是当备择假设为真时出现的概率,是否正确?
答:
【错误】P值是一种概率,它是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率,是观测到的显著性水平或拒绝原
假设的
最小显著性水平。
假设检验中的
第一类错误和第二类错误之间是什么关系
答:
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...
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