1樓：匿名使用者
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統計學假設檢驗有幾種方法？具體是什麼？
2樓：匿名使用者
統計學假設抄
檢驗主要有
襲t檢驗、z檢驗兩種方法，具體內容是：
1、t檢驗，亦稱student t檢驗（student's t test），主要用於樣本含量較小（例如n<30），總體標準差σ未知的正態分佈資料。
2、z檢驗（u檢驗），是一般用於大樣本(即樣本容量大於30)平均值差異性檢驗的方法。它是用標準正態分佈的理論來推斷差異發生的概率，從而比較兩個平均數的差異是否顯著。
除以上兩種主要方法外，還有f檢驗和卡方檢驗。
3樓：匿名使用者
一兩句話說不完bai:
假設檢驗du就是根據樣本，適當構
zhi造乙個統計量，按照某dao種專
規則，決定是接受 h0( 拒絕h1 )還是屬拒絕 h0( 接受h1 )，所使用的統計量稱為檢驗統計量．
分雙邊檢驗與單邊檢驗.
參考
4樓：匿名使用者
5樓：非引數
有似然比方法啊
還有一些非引數的方法
統計學中的顯著性水平α和p分別是什麼意思？請詳細解答，謝謝~
6樓：禾鳥
1、顯著性水平是估計總體引數落在某一區間內，可能犯錯誤的概率，用α表示。
顯著性是對差異的程度而言的，程度不同說明引起變動的原因也有不同：一類是條件差異，二類是隨機差異，是在進行假設檢驗時事先確定乙個可允許的作為判斷界限的小概率標準。
2、p值是用來判定假設檢驗結果的乙個引數，也可以根據不同的分布使用分布的拒絕域進行比較。
p值（p value）就是當原假設為真時所得到的樣本觀察結果或更極端結果出現的概率。如果p值很小，說明原假設情況的發生的概率很小，而如果出現了，根據小概率原理就有理由拒絕原假設，p值越小，拒絕原假設的理由越充分。
總之，p值越小，表明結果越顯著。但是檢驗的結果究竟是「顯著的」、「中度顯著的」還是「高度顯著的」需要根據p值的大小和實際問題來解決。
擴充套件資料
顯著性水平的理解：
顯著性水平是在進行假設檢驗時事先確定乙個可允許的作為判斷界限的小概率標準。檢驗中，依據顯著性水平大小把概率劃分為二個區間，小於給定標準的概率區間稱為拒絕區間，大於這個標準則為接受區間。
事件屬於接受區間，原假設成立而無顯著性差異；事件屬於拒絕區間，拒絕原假設而認為有顯著性差異 。對顯著水平的理解必須把握以下二點：
1、顯著性水平不是乙個固定不變的數值，依據拒絕區間所可能承擔的風險來決定。
2、統計上所講的顯著性與實際生活工作中的顯著性是不一樣的。
7樓：餘浩
顯著性水平α在統計學中叫做犯第一類錯誤的大小，第一類錯誤就是原假設是對的，但是被拒絕的概率，我們一般把這個顯著性水平α定為0.05。
假設有個檢驗統計量是f,然後把樣本資料代入f可以算出乙個值記為f,那麼p值就是在原假設成立的條件下p(f>f)這個概率大小，如果p值小於給定的顯著性水平α我們就拒絕原假設，否則不拒絕。
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