基于真假设比例广义推断的多重检验方法

研究了多重假设检验方法的改进问题,基于真假设所占比例的广义推断,利用其广义置信上限对现有的多重假设检验方法进行改进.该方法更好地利用了水平,在功效上有很大提升.采用广义推断方法,即使在假设个数比较小时,也能对真假设所占比例做出较好推断.模拟结果表明,该方法显著提高了传统方法的功效.     

统计学教学中关于假设检验问题探讨

假设检验是推断统计学的一项重要内容,也是统计学教学过程中的难点之一。针对传统机械式地讲授假设检验的基本步骤,从假设检验的原理和方法、原假设和和备择假设的设置问题以及检验结果的解释等方面详细探讨了假设检验教学中的易忽视的几个问题,目的在于加强学生的统计思想的培养和统计方法的掌握,提高教师的课堂教学效果。     

多维正态总体零均值的假设检验

讨论了在协方差已知或未知情况下多维正态总体零均值假设检验的问题。首先利用降维法 ,将多维正态总体转化为一维正态总体 ,然后利用T 统计量或U 统计量来判断拒绝或接受原假设。     

假设检验中原假设的选取问题

在显性假设检验中,对同一组实验信息或数据,由于原假设不同可能得到不同的统计推断结果．探讨了此类问题的发生机理及其解决的方法,引用两个实例加以说明．     

多维正态总体零均值的假设检验

讨论了在协方差已知或未知情况下多维正态总体零均值假设检验的问题。首先利用降维法，将多维正态总体转化为一维正态总体，然后利用T－统计量或U－统计量来判断拒绝或接受原假设。     

用IML过程编写宏实现多元正态总体的假设检验

许多实际问题要求对多元正态总体Np(μ,Σ)的μ和Σ进行统计推断.针对μ和Σ的各种形式的假设检验,分已知原始数据集和已知样本均值、样本协差阵两种情况,利用SAS系统的IML过程编写宏来实现,并以实例说明如何使用.     

未知总体方差和数学期望条件下的假设检验

在未知总体方差和数学期望的条件下 ,如何检验假设H0:μ=μ0,一直是统计学研究中未能解决的问题。对此 ,作者提出了一种有效的解决方法 ,它的重大理论和实践意义在于 :(1)不需要已知某种标准信息 (如μ) ,就能对样本平均数是否与总体平均数相一致进行检验 ;(2)能够为抽样推断提供先行信息 ,并据此作出是否抽样推断的判断 ,消除了抽样推断时所隐含的“样本信息结构必须与总体信息结构相近或相同”的前提条件 ,为抽样推断提供了可靠的理论基础。因此从一定意义上说 ,本文的方法实是假设检验理论的一种最新发展。     

二维列联表对角和的Bayes分析

研究了2×2列联表中对角和Bayes统计推断问题.在Dirichlet先验分布假设下,推导出对角和的后验分布,并对列联表对角和做了Bayes假设检验,并通过实例分析说明了方法的有效性.     

具有Rao简单结构的多元t-模型位置参数的似然比检验

在统计推断中,模型中未知参数的假设检验是一个重要的研究内容.本文利用似然比检验研究了具有Rao简单结构多元t-模型位置参数的假设检验,得到了检验统计量的零分布,用蒙特卡洛方法模拟了理论结果.     

对影响大学生考试分数的几类心理因素的统计分析

利用数理统计的假设检验的方法,探讨了心理健康与否以及几类心理因素(艾森克人格特征)与大学生考试成绩的关系,得到相关的统计推断.     

计量模型中的假设检验

在建立计量经济模型时,关于研究对象的总体特征所做的种种“假设”要进行判断,这就是假设检验,这种检验一般分为两种:可检验的假设和保持假设,可检验的假设分为“参数假设”和“统计假设”,判断参数假设是否成立的检验,称为“参数检验”;判断统计假设是否成立的检验,称为“统计检验”,假设检验的一些常用方法,大多数与正态分布直接相联系,假设检验是用概率和数理统计的方法,按一定的规则和程序进行的.     

应用管理统计方法推断企业设备完好水平

文章论述了在新形势下,设备完好率更能体现企业设备管理水平,重点是应用统计学原理,由样本设备完好率来推断企业总体设备完好水平,并对总体事先所做推断进行假设检验。分析了样本容量和显著性水平对推断总体设备完好水平的影响。     

参数区间估计方法在体育调查中的应用

近年的科研方法中,科研工作者大量采用统计方法研究问题,特别是假设检验方法的应用已经非常普及。其实,统计中用样本推断总体的方法还有区间估计。在此,简述区间估计的概念、方法,并给出体育调查中总体均数的区间估计和总体率的区间估计实例。从而说明在体育调查中可以用区间估计的方法分析问题,这样比单独计算样本比例要有说服力。     

试验设计对假设检验的影响

对于参数性假设检验问题,如何正确建立原假设和备择假设并选择合适检验统计量是学生学习过程中的两个难点问题.针对这两个问题,从典型案例展开讨论,分析了假设检验的立场问题并给出原假设和备择假设的建立原则;分析了成对数据与成组数据的差异,分析清楚条件后再给出正确的检验统计量.     

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.     

统计假设检验的诊断与数值影响分析

本文对统计假设检验引入诊断与影响分析的概念,对参数和非参数假设检验进行了数值影响分析,由此表明统计诊断与影响分析在假设检验与统计推断中是必不可少的一个环节.最后建议了一个参考性诊断统计量.     

变异系数的抽样分布及假设检验

变异系数是一项可靠性指标,它应用于既有结构的可靠性、医院统计及保险理论等方面,对变异系数进行假设检验具有现实意义。本文取自一般正态总体的子样,并利用样本均值X珔、样本标准差S和变异系数v=σμ的关系构造了一种含变异系数的抽样分布Z=v XS珔～z(v,n-1),同时给出了该分布的密度函数fZ(z)=(n 2-1)n2-1πv22nΓ(n 2-1)∫+∞0 yn-1 e-21[(n-1)y2+(yvz2-/1n)2]dy。本文给出一种对变异系数的小样本假设检验方法,根据该抽样分布及原假设成立的条件下确定检验统计量Z=v0 XS珔,然后利用统计量构造一个使备择假设成立的小概率事件,由此得出拒绝域或拒绝条件。     

计量器具精密度的统计推断

本文研究了计量器具精密度的统计推断方法。文中统计推断内容主要有两个方面，其一是如何获得方差的点估计和区间估计的问题；其二是关于方差假设的检验问题。本文讨论的推断方法建立在成对数据基础上之上。文章还对某些互换性与测量技术教科书中介绍的等精度测量数据处理提出了异议。     

假设检验方法分析及应用

假设检验是统计学中的一种重要方法,也是统计推断的重要组成部分。假设检验的种类与方法有时不易确定,显著性水平的涵义亦是教学中的难点。通过对假设检验进行的步骤分析与应用,由对比应用可知,无论哪一种类型的假设检验,其结论应该是一致的,解题步骤的程序化也使得问题更易于接受。     

略谈假设检验第二类错误的概率

文章以单个正态总体关于总体期望和方差的假设检验为例,具体分析利用备择假设中的某个特定参数值计算第二类错误的概率的方法,并讨论影响第二类错误的概率大小的因素.