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文檔簡介

第7講假設檢驗1假設檢驗基礎定義2定義1：假設檢驗是指對總體的某種規律（如總體參數、總體分布等）提出一個假設，通過樣本數據來開展推斷，從而決定是否拒絕這一假設的統計活動。假設檢驗的核心思想是反證法。假設檢驗的原理是小概率原理。步驟1——提出假設3

步驟1——提出假設4

假設雙側檢驗左單側檢驗右單側檢驗步驟1——提出假設5

步驟1——提出假設6例某機構認為A地區居民在過去一周用于外賣的平均支出超過200元，為了驗證該觀點，機構開展隨機調查，并準備開展假設檢驗，請問該問題中的原假設與備擇假設應該如何給出？

步驟2——選擇檢驗統計量7檢驗統計量是假設檢驗中的一種統計量。在原假設下，檢驗統計量服從一個給定的概率分布。步驟2——選擇檢驗統計量8

步驟3——顯著性水平與拒絕區域9

不拒絕區域0

拒絕區域拒絕區域標準正態分布步驟3——顯著性水平與拒絕區域10正確決策正確決策

步驟3——顯著性水平與拒絕區域11

步驟3——顯著性水平與拒絕區域12考慮單側問題

0

拒絕區域

標準正態分布

0

拒絕區域

標準正態分布步驟4——計算檢驗統計量的值13在這個步驟里，我們就需要依據假設檢驗問題中包括樣本信息在內的所有已知信息，計算檢驗統計量的值，這個步驟并不復雜，可以借助EXCEL等軟件來協助計算。步驟5——統計決策14如果檢驗統計量的值落在拒絕區域內，那么就意味著一次實驗中小概率事件發生了，我們就有足夠的理由做出“拒絕原假設”的決策。反之，如果檢驗統計量的值沒有落在拒絕區域內，那么就意味著一次實驗中小概率事件沒有發生

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