最佳答案:要看你检验的原假设中变量的分布,然后根据该分布的概率密度函数求一个广义积分(通常积分上限是正无穷),因为大部分概率密度函比较复杂,一般是使用数值方法.
最佳答案:用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验,在假设检验中常见到P 值( P-Value,Probability,Pr),P 值是进行检验决策的另一个依据.P
最佳答案:概率统计课本第100页
最佳答案:t检验分为独立样本t检验和配对样本t检验也就是检查两组的均值是否有差别的方法
最佳答案:假设一个假设的平均正是50。如果采取随机抽取的35项检验这一假设,什么是β值的总体标准偏差为7,另一种意思是53吗?使用α=0.01。的答案四舍五入到小数点后4
最佳答案:卡方检验就可以处理了。
最佳答案:小概率原理
最佳答案:他宣称的是可以捕捉超过200只,那说明“大部分”是超过的,就是说他认为总体均值是超过200的那H0:μ>200=μ0,H1:μ≤μ0方差未知,用t分布检验.且用
最佳答案:P-value值实际就是指的概率值,用它检验时要根据假设检验的实际情况.如果题目给出一个要求,而P-value值你已经知道,一般可以用它与阿尔法值比较做检验.
最佳答案:检验合格不合格,作为产品是否接受的标准有alpha,beta两类误差,lz去借一本概率论与数理统计的书看看,很简单的
最佳答案:假设检验是不可能做到完全正确的,它只能保证假设在最大概率上的成立.一般双侧U-检验的做法就是你列出的检验法1.利用检验法2或3,表面上结果是检验水平a下进行的,
最佳答案:一般来说样本容量一定两类错误不会都很小,增大一方会是另一方减小,在控制第一类错误小于置信水平的同时增加样本容量会减小犯第二类错误的概率.
最佳答案:p值就是说出现统计量极端值的概率,官方解释就是书上的出现统计量目前值及更不利于的0假设值的概率这是定义!具体含义是0假设成立时,犯第一类错误的概率 查看原帖
最佳答案:你的问题很宽泛.个人觉得,目前的统计推断仍然不好理解,其思想深邃富有哲学思辨.更重要的是模型与实践之间有一定距离,且容易引起统计陷阱.比如,假设检验的结果怎么解
最佳答案:一两句话说不完:假设检验就是根据样本,适当构造一个统计量,按照某种规则,决定是接受 H0( 拒绝H1 )还是拒绝 H0( 接受H1 ),所使用的统计量称为检验统
最佳答案:看题目怎么问,具体情况具体分析.有时一道题可以有两种选法.比如:检验两个工厂废品率是否有差别如果感觉上有差别,希望验证,那么零假设选“无差别”,这样拒绝原假设之
最佳答案:0.05和0.01是通常使用的值,可以理解为国际惯例.另外可以根据实际需要选大于0.05或者小于0.01的值.
最佳答案:一元线性回归方程采用线性性的假设检验:假设所建立的模型为:y = b0 + b1x建立假设如下:H0: b1 = 0H1: b1 不等于 0有下列3种方法可