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假設檢驗應用
2015-07-13 資料下載

 假設檢驗(Hypothesis Testing)是數理統計學中由樣本推斷總體的一種方法。常用的假設檢驗方法分為t檢驗(單樣本t,雙樣本t),p檢驗(單樣本比率檢驗,雙樣本比率檢驗),F檢驗,卡方檢驗,游程檢驗等。工程中涉及比較和判定的問題可以考慮采用此方法,有著非常重要的應用價值。
假設檢驗的基本思想是小概率反證法思想。小概率思想是指小概率事件(P<0.01或P<0.05)在一次試驗中基本上不會發生。反證法思想是先提出假設(檢驗假設H0),再用適當的統計方法確定假設成立的可能性大小,如可能性小,則認為假設不成立,若可能性大,則沒有理由認為該假設不成立。
所有的假設檢驗都分為五個步驟:
1.  設定原假設H0,備擇假設H1;
2.  設定檢驗水平α(假設檢驗中的第一類風險,一般取0.05或0.1);
3.  確定檢驗統計量;
4.  將統計量與特定的邊界值進行比較;
5.  得出檢驗結論。

根據多年的咨詢與培訓經驗,我們將各類假設檢驗的選擇路徑圖示如下:

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