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数据分析方法2(2假设检验)PPT课件.pptx
数据分析方法2(2假设检验)PPT课件.pptx
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假设检验
在假设检验中,一般要设立一个原假设;而设立该
假设的动机主要是企图利用人们掌握的反映现实世界的
数据来找出假设和现实的矛盾,从而否定这个假设。
精选
假设检验
在多数统计教科书中(除了理论探讨之外)
,
假设检验都是以
否定原假设为目标。如否定不了,那就说明证据不足,无法否定原
假设。但这不能说明原假设正确。
精选
假设检验的过程和逻辑
首先要提出一个原假设,比如某正态总体的均值等于
5
(
m=5
)。这种原假设也称为零假设(
null hypothesis
),记为
H
0
与此同时必须提出对立假设,比如总体均值大于
5
(
m>5
)。对
立假设又称为备选假设或备择假设(
alternative hypothesis
)记为
记为
H
1
或
H
a
精选
假设检验的过程和逻辑
根据零假设(
不是备选假设!
),我们可以得到该检验统计
量的分布;然后再看这个统计量的数据实现值(
realization
)属不
属于小概率事件。也就是说把数据代入检验统计量,看其值
是否
落入零假设下的小概率范畴。
如果的确是小概率事件,那么我们
就有可能拒绝零假设,否则我们说
没有足够证据拒绝零假设
。
精选
假设检验的过程和逻辑
注意:零假设和备选假设在
我们涉及的假设检验中
并不对称。
检验统计量的分布是从零假设导出的
,
因此
,
如果有矛盾
,
当然
就不利于零假设了。
不发生矛盾也不说明备选假有问题。
精选
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