讯阳文艺网假设检验名词解释？
假设检验是一种常用的统计推断方法。具体做法是首先对总体分布函数或数字特征做出某种假设，然后根据样本资料所提供的信息，在一定的概率保证下，判断假设是否合理，从而做出接受或拒绝假设的结论，达到推断总体分布函数和数字特征的目的。又称统计检验或显著性检验。类型参数假设检验非参数假设检验特点 采用逻辑上的反证法 依据统计上的小概率原理。
延伸阅读
假设检验的哪两种检验规则？
假设检验的检验规则有：P-规则和临界值规则。
P-规则：所谓P-值，实际上是检验统计量超过(大于或小于)具体样本观测值的概率。如果P-值小于所给定的显著性水平，则认为原假设不太可能成立；如果P-值大于所给定的标准，则认为没有充分的证据否定原假设。
临界值规则：假设检验中，还有另外一种做出结论的方法：根据所提出的显著性水平标准（它是概率密度曲线的尾部面积）查表得到相应的检验统计量的数值，称作临界值，直接用检验统计量的观测值与临界值作比较，观测值落在临界值所划定的尾部（称之为拒绝域）内，便拒绝原假设；观测值落在临界值所划定的尾部之外（称之为不能拒绝域）的范围内，则认为拒绝原假设的证据不足。这种做出检验结论的方法，我们称之为临界值规则。
假设检验的判别方法？
假设检验方法有很多种，但是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；
利用检验方法，表面上结果是检验水平a下进行的，但实际内在的结果是：假设是在检验水平为b时成立，其中b可能大于a，也可能小于a；即在比a更高的检验水平下也能成立，若使用这种检验法，则“弃真”的概率就更大；只有在比a低的检验水平下才能成立，若使用这种检验法，则“纳伪”的概率就更大；u0或xx落在置信区间内的具体位置对其概率的影响是很大的，所以检验的结果也不一定准确。
假设检验包括？
假设检验的种类包括：t检验，Z检验，卡方检验，F检验等等。
假设检验的基本思想是小概率反证法思想。小概率思想是指小概率事件（P<0.01或P<0.05）在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出假设(检验假设H0)，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如可能性小，则认为假设不成立，若可能性大，则还不能认为假设不成立。
假设检验的概念及性质？
假设检验（test of bypothesis）是统计推断的一个重要内容，用于判断某个假设是否正确。在数据分析中，总体的参数始终是不可知的，只能由统计量推断总体的参数。在统计推断过程中，需要对参数提出一定的假设，然后对提出的假设进行假设检验。
假设检验的原理：假设检验 = 显著性水平 + 小概率思想 + 反证法
假设检验六步法举例？
假设检验：做出假设或断言，对照证据进行检验。
主要分为以下六步：
（1）确定假设
??所检验的断言被称为原假设，用H0表示；
??与原假设对立的断言被称为备择假设，用H1表示；
??进行假设验证时，假定原假设为真；但如果有足够证据反驳原假设，则拒绝原假设，接受备择假设，这一过程也被称为显著性检验。
（2）选择检验统计量
（3）确定拒绝域
先定显著性水平，以百分比表示，在显著性水平内，将拒绝原假设，一般为5%。
P ( X < c ) < α ， 其 中 c 为 检 验 边 界 值 ， α 为 显 著 性 水 平 P(X<c)<alpha，其中 c为检验边界值，alpha为显著性水平
P(X<c)<α，其中c为检验边界值，α为显著性水平
检验方式
??单尾检验
????拒绝域位于数据的左侧或右侧
??双尾检验
????拒绝域一分为二，位于数据的两侧
??根据备择假设选择尾部
（4）求出P值（小于或者等于拒绝域向上的一个样本数值的概率）
根据检验统计量的数据分布，求出P值。可根据查表快速求出P值。
（5）判断样本结果是否位于拒绝域中
（6）做出决策
??如果假设检验的P值落在检验拒绝域外，则表明没有充分证据拒绝原假设，所以原假设为真；
??反之拒绝原假设，备择假设为真。
假设检验是什么概念？
假设检验是推论统计中用于检验统计假设的一种方法。而“统计假设”是可通过观察一组随机变量的模型进行检验的科学假说。一旦能估计未知参数，就会希望根据结果对未知的真正参数值做出适当的推论。
统计上对参数的假设，就是对一个或多个参数的论述。而其中欲检验其正确性的为零假设（null hypothesis），零假设通常由研究者决定，反映研究者对未知参数的看法。相对于零假设的其他有关参数之论述是备择假设（alternative hypothesis），它通常反映了执行检定的研究者对参数可能数值的另一种（对立的）看法（换句话说，备择假设通常才是研究者最想知道的）。
假设检验的种类包括：t检验，Z检验，卡方检验，F检验等等。
假设检验的定义？
假设检验(hypothesis testing)，又称统计假设检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。
显著性检验是假设检验中最常用的一种方法，也是一种最基本的统计推断形式，其基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。
什么是假设检验，假设检验的基本步骤？
什么是假设检验：假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法，秩和检验等。
假设检验的基本步骤如下：
1、提出检验假设又称无效假设，符号是H0；备择假设的符号是H1。
H0：样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的；
H1：样本与总体或样本与样本间存在本质差异；
预先设定的检验水准为0.05；当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α，通常取α=0.05或α=0.01。
2、选定统计方法，由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小，如X2值、t值等。根据资料的类型和特点，可分别选用Z检验，T检验，秩和检验和卡方检验等。
3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若P>α，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H0，即认为差别很可能是由于抽样误差造成的，在统计上不成立；如果P≤α，结论为按所取α水准显著，拒绝H0，接受H1，则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致，很可能是实验因素不同造成的，故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。
教学中的做法:
1.根据实际情况提出原假设和备择假设；
2.根据假设的特征，选择合适的检验统计量；
3.根据样本观察值，计算检验统计量的观察值(obs)；
4.选择许容显著性水平，并根据相应的统计量的统计分布表查出相应的临界值(ctrit)；
5.根据检验统计量观察值的位置决定原假设取舍。
