【摘要】§1非正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)設(shè)總體X服從參數(shù)為p的(0—1)分布,即??1,0,)1(1?????xppxXPxx設(shè)nXXX,,,21?為X的樣本,檢驗(yàn)假設(shè)0100:,:ppHppH??1.(0—1)分布參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)由于????ni
2025-05-07 08:13
【摘要】假設(shè)檢驗(yàn)第一節(jié)假設(shè)檢驗(yàn)的概念在總體X的分布完全未知,或只知其分布但不知其參數(shù)的情況下,我們對(duì)X的分布或分布中的參數(shù)作出某種假設(shè),然后根據(jù)樣本,用統(tǒng)計(jì)分析方法檢驗(yàn)這一假設(shè)是否合理,從而作出接受或拒絕這一假設(shè)的決定.一、基本概念對(duì)總體X的分布或分布中的參數(shù)提
2025-02-18 22:17
【摘要】統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)(分析階段)()統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)主要內(nèi)容統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)1.統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)?我們可以經(jīng)??吹饺缦抡f(shuō)法.–設(shè)備的效率為%.–
2025-01-25 16:50
【摘要】假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟(三)假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟統(tǒng)計(jì)推斷1.建立假設(shè)檢驗(yàn),確定檢驗(yàn)水準(zhǔn)H0和H1假設(shè)都是對(duì)總體特征的檢驗(yàn)假設(shè),相互聯(lián)系且對(duì)立。H0總是假設(shè)樣本差別來(lái)自抽樣誤差,無(wú)效/零假設(shè)H1是來(lái)自非抽樣誤差,有單雙側(cè)之分,備擇假設(shè)。檢驗(yàn)水準(zhǔn),a=檢驗(yàn)水準(zhǔn)的含義2.選定檢驗(yàn)方法,計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量選擇和計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量要注意資料類型和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)類型及樣本量的問(wèn)題,一
2025-07-13 21:27
【摘要】第四章估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)?參數(shù)估計(jì)?假設(shè)檢驗(yàn)?方差分析參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)在統(tǒng)計(jì)方法中的地位參數(shù)估計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)?統(tǒng)計(jì)方法描述統(tǒng)計(jì)推斷統(tǒng)計(jì)參數(shù)估計(jì)一、估計(jì)量與估計(jì)值二、點(diǎn)估計(jì)三、評(píng)價(jià)估計(jì)量的標(biāo)準(zhǔn)四、區(qū)間估計(jì)五、樣本容量的確定1.估計(jì)量:用于估
2025-05-06 00:50
【摘要】第七章假設(shè)檢驗(yàn)基礎(chǔ)陳炳為2022/2/11第六章統(tǒng)計(jì)推斷基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)差和標(biāo)準(zhǔn)誤的區(qū)別標(biāo)準(zhǔn)差(s)標(biāo)準(zhǔn)誤()計(jì)算公式應(yīng)用①表示觀察值的變異程度
2025-01-14 09:05
【摘要】§單正態(tài)總體的參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)2~(,)XN??設(shè)總體2,?檢驗(yàn)00:H???P196表1,2,3行P196表4行P198表1,2行,?檢驗(yàn)0220:H???P198表3,4,5行00:H???2,?檢驗(yàn)0220:H???00:H
2025-05-12 12:59
【摘要】第一節(jié)假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念第二節(jié)參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)第三節(jié)非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)第四節(jié)應(yīng)用案例第四章假設(shè)檢驗(yàn)hypothesistesting假設(shè)檢驗(yàn)?參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)這類問(wèn)題稱作假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題.總體分布類型已知,檢驗(yàn)關(guān)于未知參數(shù)的某個(gè)假設(shè)總
2025-05-11 17:30
【摘要】例如,某工廠生產(chǎn)的某種產(chǎn)品一直以來(lái)次品率都不超過(guò)p,為降低成本,決定改換一種原材料,這會(huì)不會(huì)影響質(zhì)量?我們通過(guò)抽樣測(cè)試,得出樣本的次品率為p1,那么p與p1的誤差僅僅是抽樣誤差,還是因改換原材料引起的實(shí)質(zhì)性差異?這正是假設(shè)檢驗(yàn)要回答的問(wèn)題。在生產(chǎn)實(shí)踐中,我們常常需要考慮這類問(wèn)題:工藝的改革,
2025-11-29 00:48
【摘要】項(xiàng)目八假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析與方差分析實(shí)驗(yàn)1假設(shè)檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)?zāi)康恼莆沼肕athematica作單正態(tài)總體均值、方差的假設(shè)檢驗(yàn),雙正態(tài)總體的均值差、方差比的假設(shè)檢驗(yàn)方法,了解用Mathematica作分布擬合函數(shù)檢驗(yàn)的方法.基本命令Statistics\輸入并執(zhí)行命令 Statistics\ 命令的基本格式
2025-06-17 15:06
【摘要】STATSAS軟件與統(tǒng)計(jì)應(yīng)用教程第三章區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)?區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念?總體均值的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn)?總體比例的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn)?總體方差的區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的SAS實(shí)現(xiàn)?分布檢驗(yàn)STATSAS軟件與統(tǒng)計(jì)應(yīng)用教程?區(qū)間估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念?
2025-05-12 20:52
【摘要】假設(shè)檢驗(yàn)介紹IntroductiontoHypothesisTesting2完成本章節(jié)學(xué)習(xí)后,學(xué)員能夠???對(duì)抽樣對(duì)象總體的均值,方差,比例進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。假設(shè)檢驗(yàn)–學(xué)習(xí)目標(biāo)3缺陷品之?dāng)?shù)量流程A流程B這個(gè)差距是否真實(shí)?為什么進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)?421183
【摘要】第4章統(tǒng)計(jì)推斷:估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)推斷的含義點(diǎn)估計(jì)及估計(jì)量的特征區(qū)間估計(jì)方法假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)推斷的含義?統(tǒng)計(jì)推斷研究的是總體與來(lái)自總體的樣本之間的關(guān)系,根據(jù)來(lái)自總體的樣本對(duì)總體的種種特征做出判斷。?參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)是統(tǒng)計(jì)推斷的兩個(gè)孿生分支?參數(shù)估計(jì)問(wèn)題包括點(diǎn)估計(jì)(pointestimation)和區(qū)
2025-05-13 22:33
【摘要】統(tǒng)計(jì)學(xué)(第二版)總體方差的檢驗(yàn)(?2檢驗(yàn))統(tǒng)計(jì)學(xué)(第二版)方差的卡方(?2)檢驗(yàn)1.檢驗(yàn)一個(gè)總體的方差或標(biāo)準(zhǔn)差2.假設(shè)總體近似服從正態(tài)分布3.檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為:樣本方差假設(shè)的總體方差)1(~)1(22022???nSn???統(tǒng)計(jì)學(xué)(第二版
2025-08-05 02:34
【摘要】假設(shè)檢驗(yàn)?第一節(jié)假設(shè)檢驗(yàn)的基本問(wèn)題?第二節(jié)總體均值的檢驗(yàn)第一節(jié)假設(shè)檢驗(yàn)的基本問(wèn)題假設(shè)檢驗(yàn)是抽樣推斷的另一項(xiàng)重要內(nèi)容,它與參數(shù)估計(jì)類似,但二者的分析角度不同。參數(shù)估計(jì)是利用樣本信息推斷未知的總體參數(shù),而假設(shè)檢驗(yàn)則是先對(duì)總體參數(shù)提出一個(gè)假設(shè)值,然后利用樣本信息判斷這一假設(shè)是否成立。
2025-01-17 06:17