单侧假设检验中原假设的设定

探讨了交换原假设与备择假设的两个假设检验拒绝域间的关系,假设检验结论的含义,以及单侧假设检验原假设设定的原则．     

参数假设检验中原假设的选取分析

从假设检验的基本原理出发,根据Neyman-Pearson准则,对如何建立假设检验中的原假设和备择假设进行了讨论,给出了5个建立原假设的原则.     

假设检验中原假设的选取分析

本文讨论了应用假设检验时,检验结论与原假设形式是否有关的问题.通过对具体实例的分析,阐明了问题发生的原因,并给出了解决的途径。     

假设检验中原假设与备择假设的关系

本文研究了在单边假设检验中原假设和备择假设的选取问题,对原假设和备择假设交换后产生不同结果一类问题解释其原因并给出相应的解决办法。     

参数假设检验的方法及解题技巧研究

本文讨论了不同情形下的参数假设检验的方法及解题技巧,其中主要包括检验统计量的选取规则,双侧检验和单侧检验这两种情形下拒绝域的选择形式及背诵技巧,以及其理论上的合理解释.     

关于参数假设检验方法的一个注记

在参数的显著性假设检验中,原假设为简单假设而备用假设为复合假设的情况比较重要。本文对这类问题中交换原、备两假设后再检验的可能性进行了探讨,从而揭示了两类检验之间所存在的关系;同时也说明了在解决一些具体问题的过程中,区间上某些特定点与此区间有着性质上的密切联系。这个观点在一些问题的研究中有着重要的应用。     

假设检验的偏好性

根据假设检验的基本原理，给出了3种单侧假设检验在相同的显著性水平下具有相同的拒绝域，并指出在实际应用中如何选择原假设和备择假设及其相互关系。     

假设检验的偏好性

根据假设检验的基本原理 ,给出 3种单侧假设检验在相同的显著性水平下具有相同的拒绝域 ,并指出在实际应用中如何选择原假设和备择假设及其相互关系 .     

假设检验中的保护原则

在假设检验中,会发现这样一种现象:对于给定的样本,在相同的显著性水平下,无论在原假设中假设样本的均值大于还是小于母体的均值,检验结果均为接受原假设.针对这一矛盾,利用Matlab语言,对假设检验问题进行计算分析,深入剖析了假设检验保护原假设的思想,并结合实例给出了具体说明.     

探讨假设检验的基本问题

该文以一个简单例子探讨了统计中统计推断的一项重要内容--假设检验及其相关的基本问题。假设检验是利用样本对总体进行某种推断的方法。文中给出了对总体参数如何提出假设,再如何利用样本数据判断这个假设成立与否,以及假设检验方法可能犯的错误等。     

单侧检验中假设的提法研究

在单侧检验中,有时由于交换原假设与备择假设,会得到两个不同的假设检验结果.因此,先从理论上对检验结果进行分析,然后结合实例来阐述建立原假设和备择假设的一些方法.     

假设检验的错误分析

假设检验中有两种不同检验方法,即原假设和备择假设,而应用不同的方法经常会得到不同的结论.较好的结果是在第一类错误相同的条件下,犯第二类错误小的方法得到的结论.指出在比较第二类错误的大小过程中常见的错误及其产生的原因,并给出在实际应用中选取原假设的原则.     

假设检验的案例与应用

分别介绍了参数假设检验和非参数假设检验两种方法,并通过案例分析了假设检验理论的应用,对抽样的数据进行推断分析,为以后的实际应用提供理论依据。     

几何分布假设检验的一个注记

基于样本 x1 ,… ,xn,讨论了几何分布的分布拟合检验 ,应用几何分布的无记忆性给出了判别该组数据是否来自几何分布总体的判别方法 .在计算机普遍应用的今天 ,这一方法是可取的 .     

重视医学生物学学术论文中的统计假设检验

本文就汕头大学学报发表的医学和生物学学术论文统计学应用情况作一调查，提出要提倡统计假设检验的应用、改善其应用质量及准确使用统计学概念等建议，以期提高论文结论的可靠性．     

对区间估计与假设检验的关系的思考

研究了区间估计与假设检验的内在联系及其区别，探讨了这两种方法各自适用范围和应用条件及应注意的问题．     

空值环境下XML函数依赖的研究

空值环境下的XML函数依赖是XML数据库理论和应用中的一类新的问题.本文首先给出空值环境下XML全树元组等价、全树元组相容、元素节点相等、元素节点相容和元素节点等价等概念,根据XML树型结构本身的特点.给出了空值环境下XML函数依赖的两个满足条件.     

适应性市场假说在比特币市场上的检验

适应性市场假说认为金融市场就像一个生态圈,个体会犯错、会不断地学习并去适应,市场具有动态特征.针对适应性市场假说检验缺乏定量研究的现状,该文从动态市场效率的角度对适应性市场假说在比特币市场进行检验.研究结果表明,使用复杂熵平面来度量市场效率,比特币市场的有效指数是不断变化的,结果支持适应性市场假说.其次,采用向量误差修正模型对比特币的价格进行了建模和预测,在较小的误差范围内预测比特币价格.