7.1.2假设检验的一些基本概念 2.检验统计量 ·用于假设检验问题的统计量称为检验统计量。 ~与参数估计相同，需要考虑： 总体是否正态分布； 大样本还是小样本； 总体方差已知还是未知
2.检验统计量 用于假设检验问题的统计量称为检验统计量。 与参数估计相同，需要考虑： 总体是否正态分布； 大样本还是小样本； 总体方差已知还是未知。 7.1.2 假设检验的一些基本概念
7.1.2假设检验的一些基本概念 3.显著性水平 ÷用样本推断H是否正确，必有犯错误的可能。 原假设H正确，而被我们拒绝，犯这种错误的概率用a表示。 把o称为假设检验中的显著性水平(Significant level),即决 策中的风险。 。显著性水平就是指当原假设正确时人们却把它拒绝了的概率 或风险。 ÷通常取=0.05或a=0.01或c=0.001,那么，接受原假设时正 确的可能性（概率）为：95%，99%，99.9%
7.1.2 假设检验的一些基本概念 3.显著性水平 用样本推断H0是否正确，必有犯错误的可能。 原假设H0正确，而被我们拒绝，犯这种错误的概率用α表示。 把α称为假设检验中的显著性水平( Significant level), 即决 策中的风险。 显著性水平就是指当原假设正确时人们却把它拒绝了的概率 或风险。 通常取α＝0.05或α=0.01或α=0.001, 那么, 接受原假设时正 确的可能性(概率)为:95%, 99%, 99.9%
7.1.2假设检验的一些基本概念 4.接受域与拒绝域 。接受域：原假设为真时允许范围内的变动，应该接受原假 设。 拒绝域：当原假设为真时只有很小的概率出现，因而当统 计量的结果落入这一区域便应拒绝原假设，这一区域便称 作拒绝域
7.1.2 假设检验的一些基本概念 4.接受域与拒绝域 接受域：原假设为真时允许范围内的变动，应该接受原假 设。 拒绝域：当原假设为真时只有很小的概率出现，因而当统 计量的结果落入这一区域便应拒绝原假设，这一区域便称 作拒绝域
例：0=0.05时的接受域和拒绝域 拒绝假设区域 接受假设区域 0.025 0.95 拒绝假设区域 0.025
例：α＝0.05时的接受域和拒绝域
7.1.2假设检验的一些基本概念 5.双侧检验与单侧检验 假设检验根据实际的需要可以分为： 双侧检验（双尾)：指只强调差异而不强调方向性的检验。 H0:41=4o H1:41≠0 只关注4,4是否有差异，不关心4比4大还是小 单侧检验（单尾）：强调某一方向性的检验。 H。:41≥40 左侧检验 H1:41<o H。:41≤L 右侧检验 H1:1>4
7.1.2 假设检验的一些基本概念 5.双侧检验与单侧检验 假设检验根据实际的需要可以分为 ： 双侧检验（双尾）: 指只强调差异而不强调方向性的检验。 单侧检验（单尾）：强调某一方向性的检验。 左侧检验 右侧检验 只关注 ， 01 是否有差异，不关心 比 01 大还是小 011 010 : : μμ μμ μμ μ μ ≠ = H H ⎩⎨⎧ >≤ ⎩⎨⎧ <≥ μμ μμ μμ μμ 11 10 011 010 : : : : H H H H