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假设检验的错误分析 总被引：1，自引：0，他引：1
苏新富 《辽宁师专学报(自然科学版)》2012,(2):7-8
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. 相似文献
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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． 相似文献
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王凤英 《河南教育学院学报(自然科学版)》2019,28(2)
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. 相似文献
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对假设检验使用中一个常见错误的澄清 总被引：1，自引：0，他引：1
仲晓波 《温州大学学报(自然科学版)》2008,29(1):37-42
是否接受某个假设应该取决于这个假设成立的概率.当从实验获得样本观察值X之后,假设H成立的概率就是P(H/X).所以,应该把P(H/X)≥e(e是一个足够大的概率常数)规定为接受假设H的条件并进而规定为确定H接受域的方法.这个方法对备择假设和零假设是同样适用的,据此可以证明:零假设的接受域不是备择假设接受域的余集. 相似文献
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假设检验中的保护原则 总被引：3，自引：0，他引：3
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. 相似文献
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崔文泉 《中国科学技术大学学报》2004,34(5):511-523
在ZhaoLC .Linearhypothesistestingincensoredregressionmodels基础上讨论了删失回归模型的线性假设检验问题 ,在局部备择假设成立时 ,给出了基于最小绝对偏差所构造的检验统计量的渐近分布 ,并对检验统计量的表现进行了统计模拟 相似文献
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假设检验中原假设的选取问题 总被引：2，自引：0，他引：2
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． 相似文献
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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。 相似文献
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单侧检验中假设的提法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
龚辉锋 《沈阳大学学报：自然科学版》2006,18(2):102-106
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. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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肖纲璟 《南京大学学报(自然科学版)》2003,20(2):239-246
目前已有许多关于K-样本位置问题的伞形备择假设检验方法,然而这些检验的功效却并未得到很好的研究.本文就此问题进行了讨论,并得到了四种很有效的伞形备择检验的渐近功效.同时通过比较功效的大小对这四种检验的好坏进行了比较. 相似文献
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刘倩 《河南教育学院学报(自然科学版)》2021,30(1):53-56
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. 相似文献
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在本文中，我们得到一个刻划μ^(1)=***=μ（^m)的程度的新概念-重合系数，其中，***，μ^(m)是q维列向量，并且我们将重合系数应用于假设检验。 相似文献