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对假设检验问题H0
什么是
假设检验
中
H0
?
答:
H0
一般被称为原假设,一般假设为与某个数相等/等于0。
假设检验
的基本思想是概率性质的反证法。根据所考察
问题
的要求提出原假设和备择假设,为了检验原假设是否正确,先假定原假设是正确的情况下,构造一个小概率事件,然后根据抽取的样本去检验这个小概率事件是否发生。举个例子:我们在做回归系数的显著性...
...平均数如何理解
假设检验
所作出的“拒绝原
假设H0
”和“接受原假设_百...
答:
【答案】:拒绝
H0
是有说服力的接受H0是没有充分说服力的.因为
假设检验
的方法是概率性质的反证法作为反证法就是必然要“推出矛盾”才能得出“拒绝H0”的结论这是有说服力的如果“推不出矛盾”。这时只能说“目前还找不到拒绝H0的充分理由”因此“不拒绝H0”或“接受H0”这并没有肯定H0一定成立.由于...
假设检验
时,当P≤a,则拒绝
H0
理论依据是什么?
答:
【答案】:P值系指
H0
成立的概率。a是
假设检验
拒绝H0,下“有差别”结论时犯错误的概率,是事先设定的。P≤a,说明在H0成立的条件下,得到现有统计量的概率小于a,因为小概率事件几乎不可能在一次试验中发生,所以拒绝H0,下“有差别”的结论。此时,我们知道可能犯错误的概率不会大于a,也就是说有...
进行
假设检验
时,
对于
原
假设H0
和备择假设H1,检验概率值P值( )。_百度...
答:
【答案】:D P值是当原
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。如果P值小于或等于α,说明在原假设为真时发生了一个出现概率比事先给定的小概率更小的小概率事件,而如果原假设为真,这是不可能发生的事件,由此可以认定原假设不真,就拒绝原假设。如果P值大于α,说明目前的证据不...
在
假设检验
中,
H0
表示原假设,H1表示备择假设,则犯第一类错误的情况为...
答:
【答案】:B 第一类错误:
H0
为真,H1非真,但是接受了H1否定了H0。
假设检验
的第二类错误是指什么?
答:
假设检验
的第二类错误是指:接受实际上错误的H0第二类错误是指当原假设实际上是错误的时不拒绝它的场景。根据我们观察到的数据得出的结论是,观察到的结果在实际上并不具有统计学意义,但是我们认为它是有意义的。对于第二类错误:1,H0 对总体为假2,观察结论不拒绝
H0对于
对总体错误的零假设,如果我们...
假设检验
:请问怎么选择
h0
和h1,为什么
答:
首先, 我们关心结果是否超越预期40000KM,所以这是一个右单侧
检验
。40000是一个截点,左侧也就是小于等于40000是接收域,大于40000是拒绝域,
H0
选择原则:H0总是假定总体没有显著差异,或是H0落在接收域,所以结合你的
问题
,H0应该是总体均值≤40000, 根据公式算出检验统计量3.372,无论显著性水平去...
假设检验
中
H0
H1怎么设?
答:
假设检验
中H0H1:假设检验是要在统计上证明一个假设,比如最后结果是接受H0,说明在统计上,不否认参数小于0。但是参数是不是真的小于0,要结合具体
问题
分析。通常是研究者收集证据予以支持的一方,也称对立假设在这里教大家如何去确定原假设和备择假设:在假设检验中,等号“=”总是放在原
假设H0
;原假设...
假设检验
中拒绝
h0假设
的检验统计量的取值范围
答:
什么是
假设检验
假设检验(Hypothesis Testing)是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。具体作法是:根据
问题
的需要对所研究的总体作某种假设,记作H0;选取合适的统计量,这个统计量的选取要使得在
假设H0
成立时,其分布为已知。由实测的样本,计算出统计量的值,并根据预先给定的显著性...
如何检测
假设H0
正确,而H1不正确
答:
一般地,
假设检验
可能犯的错误有如下两类:①当
假设H0
正确时,小概率事件也有可能发生,此时我们会拒绝假设H0。因而犯了“弃真”的错误,称此为第一类错误,犯第一类错误的概率恰好就是“小概率事件”发生的概率α,即 P{拒绝H0/H0为真}=α ②当假设H0不正确,但一次抽样检验未发生不合理结果时,...
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