假设检验

原假设的设法则根据题目要求做出假设，且必须保证等号放在原假设。假设检验分为双侧假设检验和单侧假设检验，双侧假设检验所针对的问题是证明总体某个参数是否等于某个特定值，而单侧检验假设是证明是否大于或是否小于某一固定数值，其基本原理是先假设总体某项假设成立，若导致结果不合理的现象产生，则拒绝原假设，若不导致不合理的现象产生，则接受原假设。假设检验中所谓“小概率事件”，并非逻辑中的绝对矛盾，而是基于人们在实践中广泛采用的原则，即小概率事件在一次试验中是几乎不发生的，但概率小到什么程度才能算作“小概率事件”，显然，“小概率事件”的概率越小，否定原假设H0就越有说服力，常记这个概率值为α(0<α<1)，称为检验的显著性水平。对于不同的问题，检验的显著性水平α不一定相同，一般认为，事件发生的概率小于0.1、0.05或0.01等，即“小概率事件”扩展资料：注意问题1、作假设检验之前，应注意资料本身是否有可比性  。2、当差别有统计学意义时应注意这样的差别在实际应用中有无意义  。3、根据资料类型和特点选用正确的假设检验方法  。4、根据专业及经验确定是选用单侧检验还是双侧检验  。5、判断结论时不能绝对化，应注意无论接受或拒绝检验假设，都有判断错误的可能性 。

假设检验中的原假设（） A.也称零假设B.接受它的概率比拒绝它的概率大得多C.是反映现象处于非常态的假设形式D.是假设检验的对象正确答案：也称零假设；接受它的概率比拒绝它的概率大得多；是假设检验的对象

在假设检验时原假设和备择假设如果设相反了，结果完全相反是因为统计中用的假设检验的方法，对于原假设得到的结论不是对与错两个结果，而是拒绝与接受。因为在做假设检验的时候，都要设定一个置信水平，当实验者拒绝原假设的时候，实际上只是说有95%的把握说原假设错了，也就是说还是有可能是对的，不能逻辑上否定原假设。比如说原假设H0是期望=2，如果拒绝H0， 那么意思是实验者有95%的把握说H0是错的，但是当实验者所谓接受H0的时候，指的并不是有95%的把握肯定期望就等于2，所以在假设检验时，原假设和备择假设如果设相反了，结果完全相反。扩展资料：假设检验注意事项：1、假设检验应注意资料的可比性，保证比较组间的可比性是假设检验的前提，为了保证资料的可比性，必须要有严密的抽样设计。2、用户要注意选用的假设检验方法的应用条件，资料性质不同，设计类型不同，样本含量大小不同，检验方法也不同。3、结论不能绝对化。由于假设检验是根据抽得的样本资料对总体的某种特征作出判断，而样本只反映总体的部分特征，来推断总体的特征就不能有百分之百的把握，因此假设检验作出的判断有可能是错误的。4、正确区分差别有无统计意义与有无专业上的实际意义，差别有统计意义只说明相应的总体均数有差别，不说明差别的大小。5、用户要有严密的抽样研究设计，检验样本必须是从同质总体中随机抽取的，用户需要保证组间的均衡性和资料的可比性，可能影响结果的非处理因素在对比组间应尽可能相同或相近。6、检验假设的推断结论为概率结论，检验水准人为规定是相对的，检验报告结论时应列出检验统计量和P值的确切范围。7、注意是单侧检验还是双侧检验。参考资料来源：百度百科-假设检验参考资料来源：百度百科-原假设参考资料来源：百度百科-备择假设参考资料来源：百度百科-方法

在假设检验时原假设和备择假设如果设相反了，结果完全相反是因为统计中用的假设检验的方法，对于原假设得到的结论不是对与错两个结果，而是拒绝与接受。因为在做假设检验的时候，都要设定一个置信水平，当实验者拒绝原假设的时候，实际上只是说有95%的把握说原假设错了，也就是说还是有可能是对的，不能逻辑上否定原假设。比如说原假设H0是期望=2，如果拒绝H0， 那么意思是实验者有95%的把握说H0是错的，但是当实验者所谓接受H0的时候，指的并不是有95%的把握肯定期望就等于2，所以在假设检验时，原假设和备择假设如果设相反了，结果完全相反。扩展资料：假设检验注意事项：1、假设检验应注意资料的可比性，保证比较组间的可比性是假设检验的前提，为了保证资料的可比性，必须要有严密的抽样设计。2、用户要注意选用的假设检验方法的应用条件，资料性质不同，设计类型不同，样本含量大小不同，检验方法也不同。3、结论不能绝对化。由于假设检验是根据抽得的样本资料对总体的某种特征作出判断，而样本只反映总体的部分特征，来推断总体的特征就不能有百分之百的把握，因此假设检验作出的判断有可能是错误的。4、正确区分差别有无统计意义与有无专业上的实际意义，差别有统计意义只说明相应的总体均数有差别，不说明差别的大小。5、用户要有严密的抽样研究设计，检验样本必须是从同质总体中随机抽取的，用户需要保证组间的均衡性和资料的可比性，可能影响结果的非处理因素在对比组间应尽可能相同或相近。6、检验假设的推断结论为概率结论，检验水准人为规定是相对的，检验报告结论时应列出检验统计量和P值的确切范围。7、注意是单侧检验还是双侧检验。参考资料来源：百度百科-假设检验参考资料来源：百度百科-原假设参考资料来源：百度百科-备择假设参考资料来源：百度百科-方法

c：没有证据证明原假设是正确的

如果确实是这样,应该是接受原假设,因为不管那本参考书或统计软件都是说小于a （不包括等于a ）就拒绝原假设.不过,如果你是使用统计软件的话,应该不存在这个问题,因为统计软件计算的P值可以高达十几位小数点,不可能出...

逆着题目意思提出原假设也就是反证法的思想，通过提出相反命题，证明他的错误性。从而肯定原命题的正确性

H1是支持的假设，因其测的平均重大于65,所以应支持大于

在假设检验时原假设和备择假设如果设相反了，结果完全相反是因为统计中用的假设检验的方法,对于原假设得到的结论不是“对”与“错”两个结果,而是“拒绝”与“接受”。因为在做假设检验的时候，都要设定一个置信水平，当实验者“拒绝”原假设的时候，实际上我们只是说“我们有95%的把握”说原假设错了，也就是说，它还是有可能是对的，换而言之，我们不能逻辑上否定原假设。再来说“接受”原假设，准确一点来说应该是“不能拒绝”原假设，比如说原假设H0是：期望=2，如果“拒绝”H0， 那么意思是实验者有95%的把握说H0是错的，但是当实验者所谓“接受”H0的时候，指的并不是有95%的把握肯定期望就等于2。所以在假设检验时，原假设和备择假设如果设相反了，结果完全相反。扩展资料：假设检验的基本步骤：1、提出检验假设又称无效假设，符号是H0；备择假设的符号是H1。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。根据资料的类型和特点，可分别选用Z检验，T检验，秩和检验和卡方检验等。3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H0，即认为差别很可能是由于抽样误差造成的，在统计上不成立；如果P≤α，结论为按所取α水准显著，拒绝H0，接受H1。则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致，很可能是实验因素不同造成的，故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。参考资料来源：百度百科-假设检验

假设检验中一般把希望证明的命题放在原假设。因为在关于假设检验如何选择备择假设和原假设论文中写到：在假设检验中一般是把希望证明的命题放在原假设上,而把原有的,传统的观点或结论放在备择假设上,这样可以更好地体现假设检验的价值。所以假设检验中一般把希望证明的命题放在原假设。

原假设的设法则根据题目要求做出假设，且必须保证等号放在原假设。假设检验分为双侧假设检验和单侧假设检验，双侧假设检验所针对的问题是证明总体某个参数是否等于某个特定值，而单侧检验假设是证明是否大于或是否小于某一固定数值，其基本原理是先假设总体某项假设成立，若导致结果不合理的现象产生，则拒绝原假设，若不导致不合理的现象产生，则接受原假设。假设检验中所谓“小概率事件”，并非逻辑中的绝对矛盾，而是基于人们在实践中广泛采用的原则，即小概率事件在一次试验中是几乎不发生的，但概率小到什么程度才能算作“小概率事件”，显然，“小概率事件”的概率越小，否定原假设H0就越有说服力，常记这个概率值为α(0<α<1)，称为检验的显著性水平。对于不同的问题，检验的显著性水平α不一定相同，一般认为，事件发生的概率小于0.1、0.05或0.01等，即“小概率事件”扩展资料：注意问题1、作假设检验之前，应注意资料本身是否有可比性  。2、当差别有统计学意义时应注意这样的差别在实际应用中有无意义  。3、根据资料类型和特点选用正确的假设检验方法  。4、根据专业及经验确定是选用单侧检验还是双侧检验  。5、判断结论时不能绝对化，应注意无论接受或拒绝检验假设，都有判断错误的可能性 。

在假设检验时原假设和备择假设如果设相反了，结果完全相反是因为统计中用的假设检验的方法，对于原假设得到的结论不是对与错两个结果，而是拒绝与接受。因为在做假设检验的时候，都要设定一个置信水平，当实验者拒绝原假设的时候，实际上只是说有95%的把握说原假设错了，也就是说还是有可能是对的，不能逻辑上否定原假设。比如说原假设H0是期望=2，如果拒绝H0， 那么意思是实验者有95%的把握说H0是错的，但是当实验者所谓接受H0的时候，指的并不是有95%的把握肯定期望就等于2，所以在假设检验时，原假设和备择假设如果设相反了，结果完全相反。扩展资料：假设检验注意事项：1、假设检验应注意资料的可比性，保证比较组间的可比性是假设检验的前提，为了保证资料的可比性，必须要有严密的抽样设计。2、用户要注意选用的假设检验方法的应用条件，资料性质不同，设计类型不同，样本含量大小不同，检验方法也不同。3、结论不能绝对化。由于假设检验是根据抽得的样本资料对总体的某种特征作出判断，而样本只反映总体的部分特征，来推断总体的特征就不能有百分之百的把握，因此假设检验作出的判断有可能是错误的。4、正确区分差别有无统计意义与有无专业上的实际意义，差别有统计意义只说明相应的总体均数有差别，不说明差别的大小。5、用户要有严密的抽样研究设计，检验样本必须是从同质总体中随机抽取的，用户需要保证组间的均衡性和资料的可比性，可能影响结果的非处理因素在对比组间应尽可能相同或相近。6、检验假设的推断结论为概率结论，检验水准人为规定是相对的，检验报告结论时应列出检验统计量和P值的确切范围。7、注意是单侧检验还是双侧检验。参考资料来源：百度百科-假设检验参考资料来源：百度百科-原假设参考资料来源：百度百科-备择假设参考资料来源：百度百科-方法

是这样的，假设检验是倾向于保护原假设的。比如说要推广一种新药，如果原假设是该药可靠，那只有很不可靠的时候才会拒绝。但若原假设是该药不可靠，只有很可靠的时候才会拒绝。在这个具体问题中，推广新药必须要很可靠才行，所以一般会把原假设定为该药不可靠。再说仔细一些，一般取置信区间为0.05，也就是说只有当原假设前提下5%的小概率事件发生时，才会拒绝原假设。具体的判别方法你再复习一下关于置信水平的知识，会有更深的理解。希望能帮到你

更新： 感谢@ 他说_1f65 的指正，尽信书不如无书，谢谢指正 周志华 机器学习的2.4.1节中提了一下假设检验中的二项检验 看到网上的各种读书笔记只是提了一下, 并没有详细解释具体怎么用二项检验来做假设检验的. 其中的原理和背后的思路是什么都没有提及. 知乎上也有个没人回答的寂寞问题: https://www.zhihu.com/question/287895170 在书上解释二项检验的篇幅不多, 但是我花了许多时间来理解. 数学不好, 所以解释起来一定有很多瑕疵, 请见谅 按照书上的说法, 假设检验"是对学习器泛化错误率分布的某种判断或者猜想" 首先引入一个重要的假设: 由此可以得到一个推论: 这是书上使用二项分布来描述测试错误率的分布的前提 书上2.27的公式如图 首先先看 的右边除去求和项的部分: 这是个二项分布公式, 所以我们能画出二项分布的概率密度曲线: 再看求和符号这里求的是: 学习器对样本的预测的错误率满足 的概率, 如图中红色区域所示: 看需要满足的不等式条件书上已经写了这个 其实就是上一步中的"学习器对样本的预测的错误率满足 的概率" 也就是要满足"红色区域的面积 " 能满足"红色区域的面积 "的分布可能有很多, 但是根据 左边的式子我们要找到满足这个条件的所有可能的 中最小的那一个 此时, 我们能得到一个满足临界条件的分布 因为期望 , 所以在我们的图上画出来就刚好是中线(请记住我们把x轴从误分类样本数 , 变为了错误率 ) 书上给了个结论特别拗口: 每个字都认得但是这句话是什么鬼意思... 假设检验的方法是: 如果以假设概率 的视角来看, 观测概率 是一个几乎不可能发生的事件(处于置信区间之外), 那么我们否定假设概率 (类似于反证法, 如果原命题成立, 则x事件不会发生, 但是实际情况是x事件发生了, 所以原命题不成立) 置信度我们应该很熟悉了, 但是这里要扩展一下 之前我一直陷入了一个思维误区是, 置信度的意义是: 然后我看了 这个课件 发现有另一种表述方式也是对的: 注意区分加粗斜体部分的区别, 我们把这个画下来: 乍看上去这只是一句同样的话反过来说, 但是我们可以把这个表述应用到我们的问题中去 首先, 我们找到一个分布, 这个分布 , 这个分布满足有 (e.g. 95%)的概率, 错误率 如果我们观测到的测试错误率 小于 , 那么这是一个更加靠左的曲线 所以根据step 1 的结论: 这个测试错误率意味着: 也就是说 其实上面这个模型有点简化了, 二项分布的方差也和它的概率 相关的:这意味着从公式上说有可能在 减小的过程中, 分布变得更宽导致置信度 置信区间变宽(p = 0.5时最宽) 但其实并不会. 它的累积分布函数是: 作图出来是这样的 可以看到随着概率 的减小, 达到80%发生概率所需要的次数也变小了 在我们的这个例子里, 就是随着错误率 的减小, 达到置信度 的所需要的误分类样本数 也变少了, 就是说上图中的红色线段还是向左移动的, 只是说移动的速率可能和 的减小不是线性关系 其实我写完了发现可能我的解释有点过于复杂了, 核心其实就是关于置信度的理解的转变上面. 但是写这么啰嗦是希望以后过一段时间我再看, 能通过自己这个笔记理解二项检验...