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单边假设检验拒绝域怎么求
单边检验拒绝域怎么求
答:
单侧检验拒绝域
是根据显著性水平和样本大小等因素来确定的。在设定显著性水平时,通常会选择0.05或0.01作为标准,表示在该水平下,拒绝原
假设
的风险是可以接受的。然后根据样本大小、样本均值和总体标准差等参数,通过计算得出检验统计量的值。最后,根据所选择的显著性水平和自由度等因素,参照对应的统计...
t统计量的
单侧拒绝域
是
怎么
计算的?
答:
3.
单侧拒绝域
:上限 = μ0 + tα*SE = 105 + 1.645*2.5 = 105 + 4.1 = 109.1 下限 = μ0 - tα*SE = 105 - 1.645*2.5 = 105 - 4.1 = 100.9 4. 样本均值108落在单侧拒绝域之外,大于上限109.1,所以拒绝原
假设
,接受μ>105。可以看出,计算t
检验
的单侧拒绝域的关键在于...
如何
计算t
检验
的
单侧拒绝域
?
答:
3.
单侧拒绝域
:上限 = μ0 + tα*SE = 105 + 1.645*2.5 = 105 + 4.1 = 109.1 下限 = μ0 - tα*SE = 105 - 1.645*2.5 = 105 - 4.1 = 100.9 4. 样本均值108落在单侧拒绝域之外,大于上限109.1,所以拒绝原
假设
,接受μ>105。可以看出,计算t
检验
的单侧拒绝域的关键在于...
如何求
t
检验
的
单侧拒绝域
?
答:
3.
单侧拒绝域
:上限 = μ0 + tα*SE = 105 + 1.645*2.5 = 105 + 4.1 = 109.1 下限 = μ0 - tα*SE = 105 - 1.645*2.5 = 105 - 4.1 = 100.9 4. 样本均值108落在单侧拒绝域之外,大于上限109.1,所以拒绝原
假设
,接受μ>105。可以看出,计算t
检验
的单侧拒绝域的关键在于...
t
检验
的
单侧拒绝域怎么
计算?
答:
3.
单侧拒绝域
:上限 = μ0 + tα*SE = 105 + 1.645*2.5 = 105 + 4.1 = 109.1 下限 = μ0 - tα*SE = 105 - 1.645*2.5 = 105 - 4.1 = 100.9 4. 样本均值108落在单侧拒绝域之外,大于上限109.1,所以拒绝原
假设
,接受μ>105。可以看出,计算t
检验
的单侧拒绝域的关键在于...
什么是
单边检验
和双边检验?
答:
如何选择?对于
单侧检验
和双侧
检验如何
选择呢?(1)结合问题 可以从研究的课题或者实际问题出发,如果只看单侧的备择
假设
才有意义,“如以安慰剂作对照以确定某药的效果,显然只有单侧的备择假设才有意义”,所以使用单侧检验。(2)专业知识 一般有些研究问题,只有单侧的备择假设才有可能,如营养...
假设检验
:请问
怎么
选择h0和h1,为什么
答:
H1选择题目中希望证明成功的
假设
,例如此题中就是“希望得出结论能否认为符合标准”(某一等级的轮胎的平均寿命在一定的汽车重量和正常行驶条件下大于40000公里),即H1:μ>40000,所以H0<=40000。一般
单侧检验
难确定H0和H1,双侧比较明显。或者有时候取巧点看题目给的条件,一般H0都是带等号的,所以此...
置信区间和
拒绝域
是互补的吗
答:
不是。
拒绝域
是置信区间以外的区域,
假设检验
问题的接受域即为对应的置信区间,拒绝域取补集即可,
单边检验
对应
单侧
置信区间。
5%10%的置信水平
拒绝域
谁大
答:
5%的置信水平
拒绝域
大。因为拒绝域便是置信区间以外的区域,5%的拒绝域为95%,而10%的拒绝域为90%,所以5%的置信水平拒绝域大。
假设检验
问题的接受域即为对应的置信区间,拒绝域取补集即可。
单边检验
对应
单侧
置信区间。
什么是六西格玛管理统计工具
假设检验
?
答:
根据统计量的值把整个样本空间分成两个部分:
拒绝域
W与非拒绝域A。当样本统计量的值落在拒绝域中就拒绝原假设,否则就无法拒绝原假设。所以在
假设检验
中我们必须找出拒绝域。根据备择假设的不同;拒绝域可以是双边的也可以是
单边
的。在确定了拒绝域的类型后,还要确定临界值。这应根据允许犯错误的概率来确定...
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