拒绝域和接收域的确定,拒绝域的临界值

f检验的拒绝域 2023-10-16 16:11 114 墨鱼

f检验的拒绝域

拒绝域和接收域的确定,拒绝域的临界值

这就需要我们确定一个区域，即当所得的检验统计量落入拒绝域（Rejection Region）内时我们考虑拒绝原假设，落入接受域（Accept Region）内时我们则不能拒绝原假设【定义】临界域(critical region)是样本空间中导致拒绝零假设的全体样本点的集合。有时临界域亦称为拒绝域(rejection region),所以很明显样本空间中不在临界

∪▽∪ 首先展示了假设检验的基本思想，接着给出了关于一个总体参数的单侧检验、双侧检验过程中拒绝域和接受域确定的推理、推导过程，并展示了应用实例。最后，对当前统例如，假设H0:=1600;H1:≠1600,在假设以后给定一个小概率α=0.05,这样就可以在假设成立的分布中，确定两个区域：一个是接近=1600的区域，称之为接受域；另一个是远离=1600的区域，称之为

因此一旦拒绝域确定了也就确定了一个检验法则。二. “置信区间”先解释一下频率学派意义下的“Confidence复习的时候总结了一下，重点为下图红字部分

第4 步：当零假设成立时，犯第I 类错误的概率小于或等于给定的显著性水平α, 这给出一个关于临界值的方程，解出临界值，它(们) 等于T 的分位数，这样即确定了检验的拒假设检验的一般流程：提出假设，包括原假设和备择假设——构造统计量，也被称为检验统计量——计算统计量的值——确定显著性水平和相应的拒绝域——验证统计量的值是否落入拒绝域——若

该水平α称为拒绝域W的检验水平/显著性水平(level of significance)。一般情况下，α为检验之前确定的比较小的数，如0.1,0.05,0.01。如果给定α,不存在一个W使得式(3.3)成立，则将式(3.3)中的“”替step3确定拒绝域拒绝域是一组数值，这组数值给出了反驳原假设最极端的证据针对本例中，如果治愈的人数在90%以上则与制药公司的断言相符合，否则就是对立假设如

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