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原假设
概率论与数理统计中假设检验题目 中
原假设
如何选取
答:
看题目怎么问,具体情况具体分析。有时一道题可以有两种选法。比如:检验两个工厂废品率是否有差别 如果感觉上有差别,希望验证,那么零假设选“无差别”,这样拒绝
原假设
之后认为“有差别”的置信度是95%(如果α=0.05)比如:检验新药疗效是否比旧药好 一定要选“无差别”做零假设,因为批准新药要...
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?
答:
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,不可能出现你说的情况。原因很简单,在统计学领域,P小于a(不包括等于a )就拒绝原...
假设
检验中所犯的两类错误是什么?如何减少错误
答:
假设检验及其两类错误是数理统计学中的名词。在进行假设检验时提出
原假设
和备择假设,原假设实际上是正确的,但做出的决定是拒绝原假设,此类错误称为第一类错误。原假设实际上是不正确的,但是却做出了接受原假设的决定,此类错误称为第二类错误。先对总体的特征做出某种假设,然后通过抽样研究的统计推理...
《统计学》中“第一类错误”和“第二类错误”分别是指什么?
答:
第一类错误:
原假设
是正确的,却拒绝了原假设。第二类错误:原假设是错误的,却没有拒绝原假设。第一类错误即I型错误是指拒绝了实际上成立的H0,为“弃真”的错误,其概率通常用α表示,这称为显著性水平。α可取单侧也可取双侧,可以根据需要确定α的大小,一般规定α=0.05或α=0.01。第二类错误...
假设
检验中为什么要接受备择假设?
答:
当拒绝
原假设
的时候,可以说接受备择假设,但当统计量落在非拒绝域时的原因如下:在假设检验中,拒绝原假设并不意味着接受备择假设,而是表示无法拒绝备择假设。这是因为当统计量落在非拒绝域时,我们不能拒绝原假设,但同样也不能接受备择假设。拒绝原假设通常是根据样本数据计算出的统计量与原假设进行...
假设检验中,为什么接受
原假设
不代表原假设成立
答:
图
回归系数p是拒绝
原假设
的值还是拒绝原假设?
答:
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...
假设
检验中a和p的区别
答:
假设检验中α和p的区别如下:1、定义不同 α(阿尔法)是显著性水平,通常表示在
原假设
为真的情况下,拒绝原假设所要承担的风险水平。它是一个预先设定的固定值,用于控制假阳性错误(第一类错误)的概率。p值表示观察到的效应或结果在统计学上是否显著的概率。具体来说,它是样本统计量与临界值之间...
统计学 论述什么是第一类错误和第二类错误
答:
第一类错误:
原假设
是正确的,却拒绝了原假设。第二类错误:原假设是错误的,却没有拒绝原假设。我们常把假设检验比作法庭判案,我们想知道被告是好人还是坏人。原假设是“被告是好人”,备择假设是“被告是坏人”。法庭判案会犯两种错误:如果被告真是好人,而你判他有罪,这是第一类错误(错杀好人)...
第一类错误和第二类错误的定义是什么?
答:
第一类错误:
原假设
是正确的,却拒绝了原假设。第二类错误:原假设是错误的,却没有拒绝原假设。第一类错误即I型错误是指拒绝了实际上成立的H0,为“弃真”的错误,其概率通常用α表示,这称为显著性水平。α可取单侧也可取双侧,可以根据需要确定α的大小,一般规定α=0.05或α=0.01。第二类错误...
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