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检验假设H0
怎么进行
假设检验
?
答:
H0
:样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的;H1:样本与总体或样本与样本间存在本质差异;预先设定的检验水准为0.05;当
检验假设
为真,但被错误地拒绝的概率,记作α,通常取α=0.05或α=0.01。2、选定统计方法,由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小,如X2值、t值等。根据...
假设检验
怎么做呢?
答:
H0
:样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的;H1:样本与总体或样本与样本间存在本质差异;预先设定的检验水准为0.05;当
检验假设
为真,但被错误地拒绝的概率,记作α,通常取α=0.05或α=0.01。2、选定统计方法,由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小,如X2值、t值等。根据...
两样本比较的秩和
检验
,其
H0
为( )。
答:
【答案】:D 秩和检验的
检验假设
:
H0假设
为两总体的分布相同,H1假设为两总体的分布不同。故可排除A,B,C,E。故选D项。
独立性
检验
零
假设
一般怎么假设
答:
取两者之间有关联作为零假设。零假设(
H0
):两变量是无关的,即两变量独立,备择假设(H1):两变量是相关的。独立性检验是统计学的一种检验方式,属于卡方检验,它是根据次数资料判断两变量彼此相关或相互独立的
假设检验
。
独立性
检验
的
假设h0
,如何计算k2?
答:
独立性
检验
这么
假设h0
:第一步 提出
假设H0
:患肺癌与吸烟没有关系。(目标结论H1“患肺癌与吸烟有关系”的反面)第二步 计算独立性检验的标准,即统计量k2=n(ad-bc)^2/{(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)}的值。(它越小,原假设H0成立的可能性越大;它越大,目标结论H1成立的可能性越大。)第...
f
检验
的零
假设
是什么
答:
f
检验
的零
假设
是统计方法。F检验是一种用于比较两个或更多组数据差异是否显著的统计方法。其假设如下:零假设(
H0
):所比较的两个或更多组数据的均值之间没有显著差异。
假设检验
中的第二类错误是指
答:
假设检验
中的第二类错误是指不拒绝实际上不成立的H0。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...
在
假设检验
中,
H0
为原假设,则显著性水平α的意义是()
答:
显著性水平是在进行
假设检验
时事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。检验中,依据显著性水平大小把概率划分为二个区间,小于给定标准的概率区间称为拒绝区间,大于这个标准则为接受区间。事件属于接受区间,原假设成立而无显著性差异;事件属于拒绝区间,拒绝原假设而认为有显著性差异。它是公认的...
假设检验
:请问怎么选择
h0
和h1,为什么
答:
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,无论显著性水平去多少,均能得出结论:拒绝原
假设
,接收H1产品符合标准。
假设检验
的两类错误
答:
假设检验
的两类错误是统计学中的相关概念,相对于传统的弃伪存真来说的一种概念,简而言之就是“弃真”(I类错误)和“存伪”(II类错误)接受或拒绝
H0
,都可能犯错误 I类错误——弃真错误,发生的概率为α II类错误——取伪错误,发生的概率为β 以此为例:对于正常情况下对于上面实例...
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