统计学假设检验中为什么P值越小，拒绝原假设的理由就越充分
假设检验的基本思想是小概率反证法思想。小概率思想是指小概率事件(P<0.01或P<0.05)在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出假设(检验假设H0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如可能性小，则认为假设不成立，若可能性大，则还不能认为不假设成立。
FinCloud2023-07-28 11:56:072
在假设检验中,H0为原假设,则显著性水平α的意义是（）
wpBeta2023-07-28 11:56:072
什么是假设检验中的原假设和备择假设?
1、原假设的定义：原假设亦称待验假设、虚无假设、解消假设，一般记为Ho。统计学的基本概念之一假设检验中，待检验的有关总体分布的一项命题的假设称为原假设。2、备择假设的定义：备择假设是统计学的基本概念之一，其包含关于总体分布的一切使原假设不成立的命题。备择假设亦称对立假设、备选假设。假设检验的基本思想是概率性质的反证法。根据所考察问题的要求提出原假设和备择假设，为了检验原假设是否正确，先假定原假设是正确的情况下，构造一个小概率事件，然后根据抽取的样本去检验这个小概率事件是否发生。如果在一次试验中小概率事件竟然发生了，我们就怀疑原假设原假设的正确性，从而拒绝原假设如果在一次试验中小概率事件没有发生，则没有理由怀疑原假设原假设的正确性，因此接受原假设。扩展资料：确立原假设与备择假设时应遵循以下两个原则:1、原假设是在一次试验中有绝对优势出现的事件，而备择假设在一次试验中不易发生(或几乎不可能发生)的事件。因此，在进行单侧检验时，最好把原假设取为预想结果的反面，即把希望证明的命题放在备择假设上。2、将可能犯的严重错误看作第一类错误，因为犯第一类错误的概率可以通过a的大小来控制。犯第二类错误的概率夕是无法控制的。如医生对前来问诊的病人作诊断时，可能会犯“有病看成无病”或者“无病看成有病"的错误，相比较而言，“无病看成有病“的错误更严重，故应将“问诊人有病”作为原假设。而在某项疾病普查中，将“被检查人有病"作为原假设就不恰当了。参考资料：百度百科-原假设参考资料：百度百科-备择假设
Ntou1232023-07-28 11:56:051
统计学假设检验中为什么P值越小，拒绝原假设的理由就越充分
假设检验的基本思想是小概率反证法思想。小概率思想是指小概率事件(P<0.01或P<0.05)在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出假设(检验假设H0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如可能性小，则认为假设不成立，若可能性大，则还不能认为不假设成立。
拌三丝2023-07-28 11:55:522
为什么在假设检验时，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
康康map2023-07-28 11:55:505
配对样本t检验中，t值-2.105 相伴概率0.073 置信度95% 结果是不是接受原假设？ 另t值有什么用？
显著性水平为1-0.95 = 0.05 < 概率0.073，是不能拒绝原假设的，也就是接受原假设。t值的用处在于你知道critical value也就是临界值的条件下才行，如果你没法知道临界值，那么t值是没用的。t值大于critical value，则拒绝原假设，反之接受。用t值判断和p值（相伴概率）判断是等价的。wpBeta2023-06-30 08:41:021
spss中sig和相伴概率是一回事吗，sig值是指原假设发生的概率吗
sig就是P是指原假设发生的概率
ardim2023-06-30 08:40:491
双变量相关分析中，Pearson相关系数为0.396，相伴概率为0.332，这是不是接受原假设，即双变量不相关。
看你显著性水平多少，如果要求0.05（也就是你的检验没问题的概率是95%）的话，由于0.332 < 0.05，表示假设检验犯第一类错误的概率为0.332，已经低于最低要求0.05，因而拒绝原假设是可靠的，所以应该是拒绝原假设。Pearson检验的原假设是不相关，所以拒绝就是相关，别搞反了！
西柚不是西游2023-06-10 09:04:181
请问遗漏变量检验时结果怎么看？什么情况下属于遗漏了呢？是p小于0.05，拒绝原假设的时候吗？
单样本K-S检验正态分布的结果，只要看sig值就可以了，当sig值大于0.05，说明你要检验的数据分布和正态分布没有显著差异，即你的数据属于正态分布。那个人误解了原假设和研究假设，在统计中，原假设H0一般是：变量与某某不存在显著差异或没有显著关系，而研究假设H1则是：变量与某某存在显著差异或有显著关系（而这里的原假设就是数据的分布和正态分布没有显著差异）。当sig大于0.05，则接受原假设，小于0.05，则拒绝原假设，这在统计中是永远成立的。如果你对K-S的检验结果不太相信，你可以再看一下数据的散点图，看是否比较接近散点图。希望你不要被他人误解。
u投在线2023-06-09 08:11:261
回归系数p是拒绝原假设的值还是拒绝原假设？
P值是拒绝原假设的值。回归系数P的检验是t检验，当P<α值，即回归系数显著，拒绝原假设。回归模型检验是检验模型是否合适，通过F检验，当F检验P<α，则模型显著，即反映的总体回归。通过这两种检验，而且符合经济自然规律后的模型可预测。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且自变量之间存在线性相关，则称为多重线性回归分析。扩展资料：在许多自变量共同影响着一个因变量的关系中，判断哪个（或哪些）自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量加入模型中，而剔除影响不显著的变量，通常用逐步回归、向前回归和向后回归等方法。利用所求的关系式对某一生产过程进行预测或控制。回归分析的应用是非常广泛的，统计软件包使各种回归方法计算十分方便。在回归分析中，把变量分为两类。一类是因变量，它们通常是实际问题中所关心的一类指标，通常用Y表示；而影响因变量取值的的另一类变量称为自变量，用X来表示。回归分析研究的主要问题是：（1）确定Y与X间的定量关系表达式，这种表达式称为回归方程；（2）对求得的回归方程的可信度进行检验；（3）判断自变量X对因变量Y有无影响；（4）利用所求得的回归方程进行预测和控制。参考资料来源：百度百科——回归分析Ntou1232023-06-08 08:01:471
如果你没有拒绝原假设是否就能说明原假设是对的
不能
九万里风9
2023-05-22 18:13:462
显著是拒绝还是接受原假设
拒绝原假设，经济学中的一个概念，是说原来的假设条件在新的经验数据的基础上不成立了，也就是说，经济变量不是原来所说的那个数值不变了，而是发生变化了，这就是说，经济变量的值变大了或者变小了，经济学上把这种情况称为变化。拒绝原假设的结果就是要重新估计这些经济变量，也就是说，要对原来的假设进行调整。
真颛2023-05-22 18:13:463
求置信区间要写原假设嘛
置信区间：误差范围（区间）在统计概率中就叫做置信区间；简单来说置信区间就是误差范围 我们用中括号[a,b]表示样本估计总体平均值的误差范围的区间，由于a和b的确切数值取决于你希望自己对于“该区间包含总体均值”这一结果具有可信程度，所以[a,b]被称为置信区间。P值指的是，如果试验组疗效和对照组疗效相同（来自一个总体），那么得到现有这么大的差别或更大差别的可能性。p值的含义很容易被误解，它经常被认为是原假设为真的概率，但实际上不是。如果P-只很小，就意味着原假设为真的情况下，得到特定样本的可能性很小。
北有云溪2023-05-22 18:13:461
假设检验拒绝原假设怎么表示
拒绝原假设所犯的错误称为显著性水平,通常用 α 表示。 α 表示原假设为真时,拒绝原假设的概率。 显著性是对差异的程度而言的,程度不同说明引起变动的原因也有不 同:一类是条件差异,一类是随机差异。 它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。 假设检验是围绕对原假设内容的审定而展开的。 如果原假设正确我们 接受了(同时也就拒绝了备择假设),或原假设错误我们拒绝了(同时也 就接受了备择假设),这表明作出了正确的决定。 但是,由于假设检验是 根据样本提供的信息进行推断的,也就有犯错误的可能。 有这样一种情况,原假设正确,而我们却把它当成错误的加以拒绝。 犯这种错误的概率用 α 表示,统计上把 α 称为假设检验中的显著性水平, 也就是决策中所面临的风险。 因此 α 表示原假设为真时,拒绝原假设的 概率。 估计总体参数落在某一区间内,可能犯错误的概率为显著性水平,用α 表示。 1-α 为置信度或置信水平,其表明了区间估计的可靠性。 查看更多Ntou1232023-05-22 18:13:461
在假设检验中，拒绝原假设意味着（ ）
【答案】：C、DADE三项，拒绝原假设时，原假设并不一定是错误的，此时犯了第一类错误，即弃真错误。只有不拒绝原假设时，才有可能犯第二类错误。BC两项，如果P值小于或等于α，说明在原假设为真时发生了一个出现概率比事先给定的小概率还小的小概率事件，而如果原假设为真，这是不可能发生的事件，因此我们有充分证据拒绝原假设。
NerveM
2023-05-22 18:13:461
应该把( )作为原假设h0
B 在实际问题中,往往把要否定的陈述作为原假设,而把拟采纳的陈述本身作为备择假设,从而对犯弃真错误的概率加以限制 至于A,B等号的区别在于所构造统计量要在原假设成立的条件下计算,即检验统计量应该在“H0成立”的前提下有已知的分布,从而便于计算出现某种特定的观测结果的概率.wpBeta2023-05-22 18:13:461
为什么原假设和备择假设一般必须是all-inclusive的？
原假设一般都是根据统计经验的事先判断，然后去证明是否符合这个假设，如果不符合那么就是备择假设，统计学原理中的假设检验只能回答是还是不是，而不是如何，怎么样，这样多种选择的问题。例如方差检验中原假设是各均值都相等，备择假设是各均值不全相等，至于如何不相等时没有一个统计量可以概括的。各均值相等可以使用f统计量来描述。
阿啵呲嘚2023-05-22 18:13:451
假设检验、原假设和备择假设怎么定义？
原假设(null hypothesis) ：研究者想收集证据予以反对的假设。表示为H0 H0 ： = ，>= 或 <= 某一数值 例如, H0 ： = 10cm备择假设(alternative hypothesis)：研究者想收集证据予以支持的假设。表示为H1 H1： ≠,< 或 > 某一数值例如, H1 ： ≠10cm, < 10cm，或> 10cmNerveM
2023-05-22 18:13:452
保护原假设的概率
保护原假设的概率：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。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。原假设的定义：原假设亦称待验假设、虚无假设、解消假设，一般记为Ho。统计学的基本概念之一假设检验中，待检验的有关总体分布的一项命题的假设称为原假设。假设检验的基本思想是概率性质的反证法。根据所考察问题的要求提出原假设和备择假设，为了检验原假设是否正确，先假定原假设是正确的情况下，构造一个小概率事件，然后根据抽取的样本去检验这个小概率事件是否发生。以上内容参考：百度百科--原假设u投在线2023-05-22 18:13:451
H0为原假设，H1为备择假设，H0：μ≥20H1：μ＜20，此为什么检验（）
H0为原假设，H1为备择假设，H0：μ≥20H1：μ＜20，此为什么检验（） A.右侧检验B.左侧检验C.双侧检验D.完全检测正确答案：B
Chen2023-05-22 18:13:451
spss中的原假设在哪看
spss中的“原假设”源于统计学的原假设思想，是统计学的一种共识，一种约定俗成的概念。作为一个应用软件，spss更侧重应用操作，而非理论解释，自然也就不会再去和教科书争着抢着解释什么是原假设。 如果你对于”原假设“有不解之处，建议你找一本《统计学原理》学学，既能系统学习知识，也可以提升看问题的深度。
陶小凡2023-05-22 18:13:451
在spss多元线性回归中，什么是原假设？
这两个问题都不是原假设。统计中多元线性回归的原假设是这两组变量有相关关系。NerveM
2023-05-22 18:13:451
检验想要予以支持的假设到底是备择假设还是原假设?
想要支持的是备择假设原假设是研究者想要收集证据反对的假设
黑桃花2023-05-22 18:13:451
假设检验怎么判断原假设
原假设是想证否的一个假设，根据所考察问题的要求提出原假设和备择假设，为了检验原假设是否正确，先假定原假设是正确的情况下，构造一个小概率事件，然后根据抽取的样本去检验这个小概率事件是否发生。一般检验程序是实证分析中常被采用的设定原假设和检验式的方法。前者的基本思想是通过分析样本序列的趋势图，确定原假设和检验式是否含有漂移或趋势项，后者是直接设定原假设和检验式为一般形式，然后通过检验检验式中漂移和趋势项的显著性，修正原假设和检验式。它们的共同特点是依据样本序列的特征直接设定原假设和检验式，以DF临界值为检验标准进行ADF(DF)和PP检验。扩展资料在确立原假设与备择假设时应遵循以下两个原则:（1）原假设是在一次试验中有绝对优势出现的事件，而备择假设在一次试验中不易发生(或几乎不可能发生)的事件。因此，在进行单侧检验时，最好把原假设取为预想结果的反面，即把希望证明的命题放在备择假设上。（2）将可能犯的严重错误看作第一类错误，因为犯第一类错误的概率可以通过a的大小来控制。犯第二类错误的概率夕是无法控制的。如医生对前来问诊的病人作诊断时，可能会犯“有病看成无病”或者“无病看成有病"的错误，相比较而言，“无病看成有病“的错误更严重，故应将“问诊人有病”作为原假设。而在某项疾病普查中，将“被检查人有病"作为原假设就不恰当了。参考资料来源：百度百科-原假设
人类地板流精华2023-05-22 18:13:441
什么是原假设?什么是备择假设?
原假设一般都是根据统计经验的事先判断，然后去证明是否符合这个假设，如果不符合那么就是备择假设，统计学原理中的假设检验只能回答是还是不是，而不是如何，怎么样，这样多种选择的问题。例如方差检验中原假设是各均值都相等，备择假设是各均值不全相等，至于如何不相等时没有一个统计量可以概括的。各均值相等可以使用f统计量来描述。u投在线2023-05-22 18:13:441
如果我原假设是否定，双尾检验概率大于0.05，是不是一定不能拒绝原假
双尾检验概率大于0.05，就是说在95%的置信水平下，原假设是可能发生的。通俗讲就是你的原假设的否定是对的。但并非一定不能拒绝，只是95%的大概率。阿啵呲嘚2023-05-22 18:13:441
假设检验原假设和备择假设怎么定义
原假设(nullhypothesis)：研究者想收集证据予以反对的假设。表示为H0H0：=，>=或<=某一数值例如,H0：=10cm备择假设(alternativehypothesis)：研究者想收集证据予以支持的假设。表示为H1H1：≠,<或>某一数值例如,H1：≠10cm,<10cm，或>10cm
墨然殇2023-05-22 18:13:441
在做假设检验时，原假设和备择假设如果设相反了，结果完全相反。
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ardim2023-05-22 18:13:441
什么是原假设和备择假设?如何看待两者在假设检验中的地位?试举例说明
不是原假设和背景上的选手，首先是说明一下原假设和后方案的小说
肖振2023-05-22 18:13:449
统计学假设检验的原假设怎么设？
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 。FinCloud2023-05-22 18:13:441
假设检验中的原假设（）
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Ntou1232023-05-22 18:13:441
为什么在假设检验时，原假设和备择假设如果设相反了，结果完全相反？？
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Ntou1232023-05-22 18:13:441
显著性检验的原假设和备择假设怎么选择
单侧检验原假设的选择疑问 就以往的概括性理论而言，在单侧检验中一般将研究者想收集证据予以支持的假设作为备择假设H1。这就是说一个研究者想证明自己的研究结论是正确的，备择假设的方向就要与想要证明其正确性的方向一致；同时将研究者想收集证据证明其不正确的假设作为原假设H0。例1：一项研究表明，采用新技术生产后，将会使产品的使用寿命明显延长到1500小时以上。检验这一结论是否成立。按照前面的理论，研究者是想证明自己的研究结论(寿命延长)是正确的，于是备择假设的方向为“>”(寿命延长)，即建立的原假设与备择假设应为：H0:μ≤1500H1:μ>1500 例2，一项研究表明，改进生产工艺后，会使产品的废品率降低到2%以下。检验这一结论是否成立。根据研究者总是想证明自己的研究结论(废品率降低)是正确的，选择备择假设的方向为“<”(废品率降低)。建立的原假设与备择假设应为H0:μ≥2%H1:μ<2% 但在实际的操作中，这种以将自己想要证明的结论放在备择假设中的办法却会带来疑问。例3：某灯泡制造商声称，该企业所生产的灯泡的平均使用寿命在1000小时以上。如果准备进一批货，怎样进行检验。 根据上面的理论，一种认为是：检验权在销售商一方。作为销售商，总是想收集证据证明生产商的说法(寿命在1000小时以上)是不是正确的。于是选取备择假设的方向为“<”(寿命不足1000小时)，建立的原假设与备择假设应为H0:μ≥1000H1:μ<1000 但是这种看法会带来疑问，我为什么一定要证明生产商的说法是错误的呢？如果是一个关系稳定，长期合作的供货商，这种“找茬”的理念肯定会有破坏两家厂商合作的可能。并且这种方式有一个严重的隐患，即使确实是小于1000的，但如果幅度较小，假设检验会认为这个小于1000是不显著的，接受原假设。厂商还可能受损失。但如果将检验方式颠倒：H0:μ≤1000H1:μ>1000 即使μ确实是大于1000的，但如果幅度较小，假设检验会认为这个大于1000是不显著的，接受原假设。厂商就可能“冤枉好人”。 也就是说这两种选择都不是完美无缺的，每种选择都是冒着一定得风险来完成的。因此必须合理的确定检验的方向，才能减小这种风险可能造成的损失。Ntou1232023-05-22 18:13:444
如何选择原假设的问题？
这个问题是每个学到这一部分的学生都会感到困惑的问题。设原假设为H0，备择假设为H1，置信水平为95%H0与H1从逻辑上说本来是二择一的，非此即彼，对于原假设检验的结果逻辑上说只有两个，要么对的，要么错的，如果H0是对的，那么H1就必定错了，如果H0错了，那么H1就必定是对的，如此说来，随便把哪一个作为原假设应该都是一样的结果。但事实上，选择哪个作为原假设是有差别的，那么问题出在哪儿呢？其实问题出在假设检验的结果上，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”，两者有什么差别吗？一定要注意在做假设检验的时候，都要设定一个置信水平，当我们“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，换句话说，我们不能逻辑上否定原假设！再来说“接受”原假设，这个“接受”两个字，害苦了几乎所有的学生，其实准确的说法应该是“不能拒绝”原假设，比如说原假设H0是：期望=2，如果“拒绝”H0， 那么意思是我们有95%的把握说H0是错的，但是当我们所谓“接受”H0的时候，我们并不是有95%的把握肯定期望就等于2，其实我们一点把握都没有，我们只是利用现有样本数据不能否定它是2而已，它完全可能是2.1，2.11,1.95.......等等等等。综上我们注意到两点：一是我们的“拒绝”和“接受”原假设，不是逻辑上的对与错；二是我们“拒绝”原假设和“接受”原假设是完全不对等的，当我们拒绝原假设的时候，我们有95%的把握；但是当我们接受原假设的时候，我们一点把握都没有。由此可知当我们选择原假设的时候，应该选择我们有比较大的把握否定它的一面。关于这个问题更精细的讨论要牵涉到置信区间的长度问题，需要画图，这里比较难弄，自己找资料看去吧。真颛2023-05-22 18:13:441
原假设和备择假设的定义是什么？
1、原假设的定义：原假设亦称待验假设、虚无假设、解消假设，一般记为Ho。统计学的基本概念之一假设检验中，待检验的有关总体分布的一项命题的假设称为原假设。2、备择假设的定义：备择假设是统计学的基本概念之一，其包含关于总体分布的一切使原假设不成立的命题。备择假设亦称对立假设、备选假设。扩展资料：确立原假设与备择假设时应遵循以下两个原则:1、原假设是在一次试验中有绝对优势出现的事件，而备择假设在一次试验中不易发生(或几乎不可能发生)的事件。因此，在进行单侧检验时，最好把原假设取为预想结果的反面，即把希望证明的命题放在备择假设上。2、将可能犯的严重错误看作第一类错误，因为犯第一类错误的概率可以通过a的大小来控制。犯第二类错误的概率夕是无法控制的。
水元素sl2023-05-22 18:13:441
假设检验时，原假设和备择假设相反会怎样？
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
苏萦2023-05-22 18:13:441
什么时候接受原假设
检验统计量值的绝对值小于临界值时，就接受原假设。若检验统计量的绝对值大于或等于临界值，就拒绝原假设。临界值将样本统计量的概率分布区域分成了两个部分：超过临界值区域称作拒绝域，不超过临界值的区域称作接受域。原假设(又称零假设)，是假定总体参数未发生变化，备择假设(又称对立假设)，是假定总体参数发生变化。Chen2023-05-22 18:13:441
原假设和备择假设的含义是什么？
1、原假设的定义：原假设亦称待验假设、虚无假设、解消假设，一般记为Ho。统计学的基本概念之一假设检验中，待检验的有关总体分布的一项命题的假设称为原假设。2、备择假设的定义：备择假设是统计学的基本概念之一，其包含关于总体分布的一切使原假设不成立的命题。备择假设亦称对立假设、备选假设。假设检验的基本思想是概率性质的反证法。根据所考察问题的要求提出原假设和备择假设，为了检验原假设是否正确，先假定原假设是正确的情况下，构造一个小概率事件，然后根据抽取的样本去检验这个小概率事件是否发生。如果在一次试验中小概率事件竟然发生了，我们就怀疑原假设原假设的正确性，从而拒绝原假设如果在一次试验中小概率事件没有发生，则没有理由怀疑原假设原假设的正确性，因此接受原假设。扩展资料：确立原假设与备择假设时应遵循以下两个原则:1、原假设是在一次试验中有绝对优势出现的事件，而备择假设在一次试验中不易发生(或几乎不可能发生)的事件。因此，在进行单侧检验时，最好把原假设取为预想结果的反面，即把希望证明的命题放在备择假设上。2、将可能犯的严重错误看作第一类错误，因为犯第一类错误的概率可以通过a的大小来控制。犯第二类错误的概率夕是无法控制的。如医生对前来问诊的病人作诊断时，可能会犯“有病看成无病”或者“无病看成有病"的错误，相比较而言，“无病看成有病“的错误更严重，故应将“问诊人有病”作为原假设。而在某项疾病普查中，将“被检查人有病"作为原假设就不恰当了。参考资料：百度百科-原假设参考资料：百度百科-备择假设u投在线2023-05-22 18:13:441
卡方检验原假设与备择假设为什么不能互换
在假设检验时原假设和备择假设如果设互换了，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互换了，结果完全相反。黑桃花2023-05-22 18:13:441
对原假设的正确与否进行判断的方法称为什麽
对原假设的正确与否进行判断的方法称假设检验。根据查询相关公开信息如果h0(或h1)只包含一个分布，则称原假设(或备择假设)为简单假设，否则为复合假设。对一个假设h0进行检验，就是要制定一个规则，使得有了样本以后，根据这规则检验。
无尘剑
2023-05-22 18:13:431
原假设和备择假设的作用相同
原假设和备择假设的作用相斥。通常将研究者希望收集证据予以拒绝的假设作为原假设，而将研究者希望通过搜集证据予以支持的假设作为备择假设。比如，质量标准规定产品平均重量达到500克为合格品，质量检验人员通常希望找出不合格产品，则研究者希望通过收集证据予以支持的是该批产品，也就是该批产品平均重量不足500克。人类地板流精华2023-05-22 18:13:431
为什么说假设检验不能证明原假设正确
c：没有证据证明原假设是正确的
kikcik2023-05-22 18:13:432
原假设和备择假设不能同时成立要么什么原假设要么什么原假设
原假设和备择假设不能同时成立，要么拒绝原假设要么不拒绝原假设。根据查询相关资料信息，在数据挖掘过程中，原假设和备择假设不能同时成立的情况下，只能选则其中一种假设结果，因此需要拒绝原假设，或者不拒绝原假设。备择假设又称对立假设，与原假设是依赖于假设检验而存在。
bikbok2023-05-22 18:13:431
序列相关原假设一般是什么
若一个随机时间序列具有零均值同方差，而且不存在序列相关，则称该序列是一个白噪音或白噪声过程，即纯随机过程。 平稳时间序列，如果序列值彼此之间没有任何相关性，那就意味着序列是一个没有记忆的序列，过去的行为对将来的发展没有任何影响，这种序列称为纯随机序列，从统计分析的角度而言，这样的序列是没有任何分析价值的序列
小菜G的建站之路2023-05-22 18:13:431
怎么区分原假设与备选假设
我这边解释的是统计学上的概念，不知道跟你问的是否对应。简单理解的话，实验过程中一般会将“并无明显区别”的假设设定为原假设，将“有明显区别”的假设设定为备选假设。比如说，男性阅读报纸的份数与女性阅读报纸的份数并无明显区别，就是原假设，反之有明显区别就是备选假设。 建议参照一下柯惠新老师的《传播研究方法》第一章，和李沛良老师《社会研究的统计应用》第七章的内容。能有更好的应用方面的理解。苏萦2023-05-22 18:13:431
检验假设的时候，为什么不能选择拒绝原假设？
之所以会出现这种情况，是因为在做假设检验的时候，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。所以在做假设检验时，我们应该注意到两点：一是我们的“拒绝”和“接受”原假设，不是逻辑上的对与错；二是我们“拒绝”原假设和“接受”原假设是完全不对等的，当我们拒绝原假设的时候，我们有95%的把握；但是当我们接受原假设的时候，我们一点把握都没有。由此可知当我们选择原假设的时候，应该选择我们有比较大的把握否定它的一面。扩展资料检验假设的基本思想假设检验的基本思想是小概率反证法思想。小概率思想是指小概率事件（P<0.01或P<0.05）在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出假设(检验假设H0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如可能性小，则认为假设不成立，若可能性大，则还不能认为假设不成立。假设是否正确，要用从总体中抽出的样本进行检验，与此有关的理论和方法，构成假设检验的内容。参考资料来源：百度百科-假设检验Ntou1232023-05-22 18:13:431
f原假设是啥
联合假设检验。根据查询f原假设相关资料得知，f原假设是联合假设检验。f原假设是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否适合用来估计母体。
余辉2023-05-22 18:13:431
统计分析中,假设检验中建立假设检验,原假设为什么又无效假设啊?
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...
mlhxueli
2023-05-22 18:13:431
假设检验中，如何提出原假设？
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
善士六合2023-05-22 18:13:431
假设检验的原假设和备择假设应该怎么选择？
H1是支持的假设，因其测的平均重大于65,所以应支持大于wpBeta2023-05-22 18:13:431
什么是原假设和备择假设？
1、原假设的定义：原假设亦称待验假设、虚无假设、解消假设，一般记为Ho。统计学的基本概念之一假设检验中，待检验的有关总体分布的一项命题的假设称为原假设。2、备择假设的定义：备择假设是统计学的基本概念之一，其包含关于总体分布的一切使原假设不成立的命题。备择假设亦称对立假设、备选假设。扩展资料：确立原假设与备择假设时应遵循以下两个原则:1、原假设是在一次试验中有绝对优势出现的事件，而备择假设在一次试验中不易发生(或几乎不可能发生)的事件。因此，在进行单侧检验时，最好把原假设取为预想结果的反面，即把希望证明的命题放在备择假设上。2、将可能犯的严重错误看作第一类错误，因为犯第一类错误的概率可以通过a的大小来控制。犯第二类错误的概率夕是无法控制的。
左迁2023-05-22 18:13:431
什么是原假设？什么是备择假设？
1、原假设的定义：原假设亦称待验假设、虚无假设、解消假设，一般记为Ho。统计学的基本概念之一假设检验中，待检验的有关总体分布的一项命题的假设称为原假设。2、备择假设的定义：备择假设是统计学的基本概念之一，其包含关于总体分布的一切使原假设不成立的命题。备择假设亦称对立假设、备选假设。假设检验的基本思想是概率性质的反证法。根据所考察问题的要求提出原假设和备择假设，为了检验原假设是否正确，先假定原假设是正确的情况下，构造一个小概率事件，然后根据抽取的样本去检验这个小概率事件是否发生。扩展资料：假设检验是统计分析的一种重要方法，正确的理解假设检验过程中由于文换原假设与备择很设所引发的结论的差异，对于我们理解假设检验的思想以及掌握其方法都是十分重要的。只有更好地掌握假设检验的思想方法，才能在实践中应用假设检验方法解决实际问题。在确立原假设与备择假设时应遵循以下两个原则:（1）原假设是在一次试验中有绝对优势出现的事件，而备择假设在一次试验中不易发生(或几乎不可能发生)的事件。因此，在进行单侧检验时，最好把原假设取为预想结果的反面，即把希望证明的命题放在备择假设上。（2）将可能犯的严重错误看作第一类错误，因为犯第一类错误的概率可以通过a的大小来控制。犯第二类错误的概率夕是无法控制的。由于假设检验的基本原理为：在一次试验中，小概率事件不易发生（或几乎不可能发生），因此，我们在确立原假设与备择假设时应遵循以下两个原则：（1）原假设 是在一次试验中有绝对优势出现的事件，而备择假设 在一次试验中不易发生（或几乎不可能发生）的事件。 因此，在进行单侧检验时，最好把原假设 取为预想结果的反面，即把希望证明的命题放在备择假设上。（2）将可能犯的严重错误看作第一类错误，因为犯第一类错误的概率可以控制， 犯第二类错误的概率是无法控制的。参考资料来源：百度百科——备择假设参考资料来源：百度百科——原假设西柚不是西游2023-05-22 18:13:436
什么是原假设？什么是备择假设？
1、原假设的定义：原假设亦称待验假设、虚无假设、解消假设，一般记为Ho。统计学的基本概念之一假设检验中，待检验的有关总体分布的一项命题的假设称为原假设。2、备择假设的定义：备择假设是统计学的基本概念之一，其包含关于总体分布的一切使原假设不成立的命题。备择假设亦称对立假设、备选假设。假设检验的基本思想是概率性质的反证法。根据所考察问题的要求提出原假设和备择假设，为了检验原假设是否正确，先假定原假设是正确的情况下，构造一个小概率事件，然后根据抽取的样本去检验这个小概率事件是否发生。如果在一次试验中小概率事件竟然发生了，我们就怀疑原假设原假设的正确性，从而拒绝原假设如果在一次试验中小概率事件没有发生，则没有理由怀疑原假设原假设的正确性，因此接受原假设。扩展资料：确立原假设与备择假设时应遵循以下两个原则:1、原假设是在一次试验中有绝对优势出现的事件，而备择假设在一次试验中不易发生(或几乎不可能发生)的事件。因此，在进行单侧检验时，最好把原假设取为预想结果的反面，即把希望证明的命题放在备择假设上。2、将可能犯的严重错误看作第一类错误，因为犯第一类错误的概率可以通过a的大小来控制。犯第二类错误的概率夕是无法控制的。如医生对前来问诊的病人作诊断时，可能会犯“有病看成无病”或者“无病看成有病"的错误，相比较而言，“无病看成有病“的错误更严重，故应将“问诊人有病”作为原假设。而在某项疾病普查中，将“被检查人有病"作为原假设就不恰当了。参考资料：百度百科-原假设参考资料：百度百科-备择假设人类地板流精华2023-05-22 18:13:431
什么是原假设和备择假设？
1、原假设的定义：原假设亦称待验假设、虚无假设、解消假设，一般记为Ho。统计学的基本概念之一假设检验中，待检验的有关总体分布的一项命题的假设称为原假设。2、备择假设的定义：备择假设是统计学的基本概念之一，其包含关于总体分布的一切使原假设不成立的命题。备择假设亦称对立假设、备选假设。假设检验的基本思想是概率性质的反证法。根据所考察问题的要求提出原假设和备择假设，为了检验原假设是否正确，先假定原假设是正确的情况下，构造一个小概率事件，然后根据抽取的样本去检验这个小概率事件是否发生。如果在一次试验中小概率事件竟然发生了，我们就怀疑原假设原假设的正确性，从而拒绝原假设如果在一次试验中小概率事件没有发生，则没有理由怀疑原假设原假设的正确性，因此接受原假设。扩展资料：确立原假设与备择假设时应遵循以下两个原则:1、原假设是在一次试验中有绝对优势出现的事件，而备择假设在一次试验中不易发生(或几乎不可能发生)的事件。因此，在进行单侧检验时，最好把原假设取为预想结果的反面，即把希望证明的命题放在备择假设上。2、将可能犯的严重错误看作第一类错误，因为犯第一类错误的概率可以通过a的大小来控制。犯第二类错误的概率夕是无法控制的。如医生对前来问诊的病人作诊断时，可能会犯“有病看成无病”或者“无病看成有病"的错误，相比较而言，“无病看成有病“的错误更严重，故应将“问诊人有病”作为原假设。而在某项疾病普查中，将“被检查人有病"作为原假设就不恰当了。参考资料：百度百科-原假设参考资料：百度百科-备择假设康康map2023-05-22 18:13:431
什么是原假设和备择假设？
1、原假设的定义：原假设亦称待验假设、虚无假设、解消假设，一般记为Ho。统计学的基本概念之一假设检验中，待检验的有关总体分布的一项命题的假设称为原假设。2、备择假设的定义：备择假设是统计学的基本概念之一，其包含关于总体分布的一切使原假设不成立的命题。备择假设亦称对立假设、备选假设。假设检验的基本思想是概率性质的反证法。根据所考察问题的要求提出原假设和备择假设，为了检验原假设是否正确，先假定原假设是正确的情况下，构造一个小概率事件，然后根据抽取的样本去检验这个小概率事件是否发生。如果在一次试验中小概率事件竟然发生了，我们就怀疑原假设原假设的正确性，从而拒绝原假设如果在一次试验中小概率事件没有发生，则没有理由怀疑原假设原假设的正确性，因此接受原假设。扩展资料：确立原假设与备择假设时应遵循以下两个原则:1、原假设是在一次试验中有绝对优势出现的事件，而备择假设在一次试验中不易发生(或几乎不可能发生)的事件。因此，在进行单侧检验时，最好把原假设取为预想结果的反面，即把希望证明的命题放在备择假设上。2、将可能犯的严重错误看作第一类错误，因为犯第一类错误的概率可以通过a的大小来控制。犯第二类错误的概率夕是无法控制的。如医生对前来问诊的病人作诊断时，可能会犯“有病看成无病”或者“无病看成有病"的错误，相比较而言，“无病看成有病“的错误更严重，故应将“问诊人有病”作为原假设。而在某项疾病普查中，将“被检查人有病"作为原假设就不恰当了。参考资料：百度百科-原假设参考资料：百度百科-备择假设善士六合2023-05-22 18:13:431
什么是原假设？什么是备择假设？
1、原假设的定义：原假设亦称待验假设、虚无假设、解消假设，一般记为Ho。统计学的基本概念之一假设检验中，待检验的有关总体分布的一项命题的假设称为原假设。2、备择假设的定义：备择假设是统计学的基本概念之一，其包含关于总体分布的一切使原假设不成立的命题。备择假设亦称对立假设、备选假设。扩展资料：确立原假设与备择假设时应遵循以下两个原则:1、原假设是在一次试验中有绝对优势出现的事件，而备择假设在一次试验中不易发生(或几乎不可能发生)的事件。因此，在进行单侧检验时，最好把原假设取为预想结果的反面，即把希望证明的命题放在备择假设上。2、将可能犯的严重错误看作第一类错误，因为犯第一类错误的概率可以通过a的大小来控制。犯第二类错误的概率夕是无法控制的。NerveM
2023-05-22 18:13:431
显著性检验的原假设和备择假设怎么选择
单侧检验原假设的选择疑问就以往的概括性理论而言，在单侧检验中一般将研究者想收集证据予以支持的假设作为备择假设H1。这就是说一个研究者想证明自己的研究结论是正确的，备择假设的方向就要与想要证明其正确性的方向一致；同时将研究者想收集证据证明其不正确的假设作为原假设H0。例1：一项研究表明，采用新技术生产后，将会使产品的使用寿命明显延长到1500小时以上。检验这一结论是否成立。按照前面的理论，研究者是想证明自己的研究结论(寿命延长)是正确的，于是备择假设的方向为“>”(寿命延长)，即建立的原假设与备择假设应为：H0:μ≤1500H1:μ>1500例2，一项研究表明，改进生产工艺后，会使产品的废品率降低到2%以下。检验这一结论是否成立。根据研究者总是想证明自己的研究结论(废品率降低)是正确的，选择备择假设的方向为“<”(废品率降低)。建立的原假设与备择假设应为H0:μ≥2%H1:μ<2%但在实际的操作中，这种以将自己想要证明的结论放在备择假设中的办法却会带来疑问。例3：某灯泡制造商声称，该企业所生产的灯泡的平均使用寿命在1000小时以上。如果准备进一批货，怎样进行检验。根据上面的理论，一种认为是：检验权在销售商一方。作为销售商，总是想收集证据证明生产商的说法(寿命在1000小时以上)是不是正确的。于是选取备择假设的方向为“<”(寿命不足1000小时)，建立的原假设与备择假设应为H0:μ≥1000H1:μ<1000但是这种看法会带来疑问，我为什么一定要证明生产商的说法是错误的呢？如果是一个关系稳定，长期合作的供货商，这种“找茬”的理念肯定会有破坏两家厂商合作的可能。并且这种方式有一个严重的隐患，即使确实是小于1000的，但如果幅度较小，假设检验会认为这个小于1000是不显著的，接受原假设。厂商还可能受损失。但如果将检验方式颠倒：H0:μ≤1000H1:μ>1000即使μ确实是大于1000的，但如果幅度较小，假设检验会认为这个大于1000是不显著的，接受原假设。厂商就可能“冤枉好人”。也就是说这两种选择都不是完美无缺的，每种选择都是冒着一定得风险来完成的。因此必须合理的确定检验的方向，才能减小这种风险可能造成的损失。
小白2023-05-22 18:13:421
eviews原假设是什么
序列有单位根。在EViews中，序列有单位根当P值为0时，拒绝原假设，则该序列为平稳序列，就是原假设。
瑞瑞爱吃桃2023-05-22 18:13:421
如何理解原假设是受保护的？
1、原假设的定义：原假设亦称待验假设、虚无假设、解消假设，一般记为Ho。统计学的基本概念之一假设检验中，待检验的有关总体分布的一项命题的假设称为原假设。2、备择假设的定义：备择假设是统计学的基本概念之一，其包含关于总体分布的一切使原假设不成立的命题。备择假设亦称对立假设、备选假设。假设检验的基本思想是概率性质的反证法。根据所考察问题的要求提出原假设和备择假设，为了检验原假设是否正确，先假定原假设是正确的情况下，构造一个小概率事件，然后根据抽取的样本去检验这个小概率事件是否发生。如果在一次试验中小概率事件竟然发生了，我们就怀疑原假设原假设的正确性，从而拒绝原假设如果在一次试验中小概率事件没有发生，则没有理由怀疑原假设原假设的正确性，因此接受原假设。FinCloud2023-05-22 18:13:421
假设检验结果与原假设不一致，为什么
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-假设检验黑桃花2023-05-22 18:13:421
原假设里一定要有具体数值吗
一定要有。原假设需要用样本数据进行检验，原假设亦称待验假设，虚无假设，解消假设，一般记为Ho，假设检验的基本思想是概率性质的反证法。西柚不是西游2023-05-22 18:13:421
原假设是显著还是不显著
原假设是不显著。总体方程检验的原假设：线性关系不显著（自变量与因变量之间的关系不是线性的）。
LuckySXyd2023-05-22 18:13:421
是否显著超过1600,原假设是什么
是的，原假设(null hypothesis)亦称待验假设、虚无假设、解消假设，一般记为Ho。假设检验的基本思想是概率性质的反证法。根据所考察问题的要求提出原假设和备择假设，为了检验原假设是否正确，先假定原假设是正确的情况下，构造一个小概率事件，然后根据抽取的样本去检验这个小概率事件是否发生。康康map2023-05-22 18:13:421
假设检验中一般把什么放在原假设
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。康康map2023-05-22 18:13:421
原假设和备择假设的含义是什么？
1、原假设的定义：原假设亦称待验假设、虚无假设、解消假设，一般记为Ho。统计学的基本概念之一假设检验中，待检验的有关总体分布的一项命题的假设称为原假设。2、备择假设的定义：备择假设是统计学的基本概念之一，其包含关于总体分布的一切使原假设不成立的命题。备择假设亦称对立假设、备选假设。扩展资料：确立原假设与备择假设时应遵循以下两个原则:1、原假设是在一次试验中有绝对优势出现的事件，而备择假设在一次试验中不易发生(或几乎不可能发生)的事件。因此，在进行单侧检验时，最好把原假设取为预想结果的反面，即把希望证明的命题放在备择假设上。2、将可能犯的严重错误看作第一类错误，因为犯第一类错误的概率可以通过a的大小来控制。犯第二类错误的概率夕是无法控制的。人类地板流精华2023-05-22 18:13:411
如果我原假设是否定，双尾检验概率大于0.05，是不是一定不能拒绝原假
双尾检验概率大于0.05，就是说在95%的置信水平下，原假设是可能发生的。通俗讲就是你的原假设的否定是对的。但并非一定不能拒绝，只是95%的大概率。
Jm-R2023-05-22 18:13:411
原假设是支持还是反对
原假设不是支持也不是反对，而是一种反证法，从而检验假设的准确性。原假设亦称待验假设、虚无假设、解消假设，一般记为Ho。假设检验的基本思想是概率性质的反证法。根据所考察问题的要求提出原假设和备择假设，为了检验原假设是否正确，先假定原假设是正确的情况下，构造一个小概率事件，然后根据抽取的样本去检验这个小概率事件是否发生。设定策略：原假设的设定是单位根检验的首要问题。通过剖析以往单位根检验原假设设定存在的缺陷，在同时考虑原假设的可信度和检验可靠性的前提下，靳庭良提出了单位根检验原假设的一种合理的设定策略及改进的检验程序。该单位根检验程序中原假设的设定、检验式和临界值的确定均以样本序列的数据生成过程为依据，与传统单位根检验程序相比更具有科学性，同时也提高了检验的可靠性。其缺陷是数据生成过程模型的估计对检验结果可能产生一定的影响，因此，研究新检验程序的检验结果对数据生成过程模型估计的敏感性对进一步完善单位根检验理论无疑具有重要意义。以上内容参考 百度百科—原假设瑞瑞爱吃桃2023-05-22 18:13:411
什么是原假设?什么是备择假设?
原假设一般都是根据统计经验的事先判断,然后去证明是否符合这个假设,如果不符合那么就是备择假设,统计学原理中的假设检验只能回答是还是不是,而不是如何,怎么样,这样多种选择的问题.例如方差检验中原假设是 各均值都相等,备择假设是各均值不全相等,至于如何不相等时没有一个统计量可以概括的. 各均值相等可以使用f统计量来描述.小白2023-05-22 18:13:411
原假设和备择假设怎么确定
H1是支持的假设,因其测的平均重大于65,所以应支持大于苏萦2023-05-22 18:13:412
什么是原假设？什么是备择假设？
原假设是H0备择假设H1结果显著，拒绝原假设，选择H1人类地板流精华2023-05-22 18:13:412
统计学假设检验的原假设怎么设
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 。ardim2023-05-22 18:13:411
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什么？
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-方法拌三丝2023-05-22 18:13:411
什么时候接受原假设
当检验统计量值的绝对值小于临界值时，就接受原假设。若检验统计量的绝对值大于或等于临界值，就拒绝原假设。临界值将样本统计量的概率分布区域分成了两个部分：超过临界值区域称作拒绝域，不超过临界值的区域称作接受域。原假设(又称零假设)，是假定总体参数未发生变化，备择假设(又称对立假设)，是假定总体参数发生变化。人类地板流精华2023-05-22 18:13:411
为什么在假设检验时，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mlhxueli
2023-05-22 18:13:415