统计学知识假设检验思维导图
简要介绍统计学知识假设检验的有关内容
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思维导图大纲
假设检验思维导图模板大纲
假设检验的基本问题
两类错误
第I类错误：原假设为真却被拒绝了，
第II类错误：原假设为伪却没有拒绝，
假设检验的流程
提出原假设和备择假设
确定适当的估计量
进行统计决策（计算统计量是否落入拒绝域）
利用P值进行决策
原假设为真时样本观察结果或更极端结果出现的概率
P值越小，拒绝原假设的理由越充分
取决因素
样本数据与原假设之间的差异
样本量
被假设参数的总体分布
一个总体的参数检验
检验统计量的确定
样本量
总体标准差是否已知
总体均值的检验
样本量大
样本量小，方差已知，正态总体
样本量小，方差未知，正态总体
总体方差的检验（通常采用单侧检验）
两个总体参数的检验(不考
检验统计量的确定
总体方差已知或未知
样本量较大或较小
两个总体均值之差的检验
方差1、2已知
方差1、2未知，且n较小
两个总体比例之差的检验
检验两个总体比例相等的假设
检验两个总体比例之差不为零的假设
两个总体方差比的假设
在单侧检验中，一般把较大的样本方差放在分子方差的位置，此时拒绝域在F分布的右侧
检验中的匹配样本
计算拒绝域临界点
检验问题的进一步说明
关于检验结果的解释
结论H1为真出错的概率不超过
接受原假设解释为“在显著性水平a下没有发现充分证据反对H0”
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