假设检验中拒绝域,原假设的拒绝与

单边检验拒绝域 2023-10-18 11:10 903 墨鱼

单边检验拒绝域

假设检验中拒绝域,原假设的拒绝与

课本中对于拒绝域的选择通常是选择连在一起的中间段子(原谅我语文不好),但是如果我们自己选择几段(但是这几段加起来满足概率的条件，例如95%),我觉得从假设检摘要：许多统计学教材关于假设检验中拒绝域和接受域的确定过程过于简洁而导致相关知识抽象、难懂，故对这个过程的深入研究很有必要。首先展示了假设检验的基本思想，接着给出

＞▂＜在假设检验中，双侧检验的拒绝域为() A. ∣统计量∣大于临界值B. 统计量小于临界值C. 统计量等于临界值D. 统计量大于04、假设检验中的拒绝域和接受域在规定了检验的显著性水平α后，根据容量为n的样本，按照统计量的理论概率分布规律，可以确定据以判断拒绝和接受原假设的检验统计

?＾? 假设检验中拒绝域的大小与显著性水平有关。A 错B 对优质答案正确答案B 解析解析拒绝域的大小与显著性水平有关。当样本量固定时，拒绝域随α的减小而减小假设检验拒绝域的完整理论会在高级数理统计教材中出现，而初级数理统计或者统计学教材会直接告诉你如何选择，不会做过多解释。初级数理统计中选择拒绝域的方法理

简单说就是：拒绝域与备择假设方向相同。假设检验就是一个证伪的过程，原假设和备择假设是一对"相反的结论"。拒绝域",顾名思义，就是拒绝原假设的范围和方向，所以判断拒绝域在哪，可以在确定显著性水平α就等于控制了第I类错误的概率，但是第II类错误的概率β不确定。因此，在假设检验中我们采用“不拒绝H0”，避免第II类错误的发生风险。三、检验统计量与拒绝域提出

拒绝域的功能主要是用来判断假设检验是否拒绝原假设的。如果样本观测计算出来的检验统计量的具体数值落在拒绝域内，就拒绝原假设，否则不拒绝原假设。给定显著性水平α后，查表就可以讲的很好了，我提一下假设检验的历史。拒绝域的选择一直是颇有争议的。最初Fisher的显著性检验，是不

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标签：原假设的拒绝与