假設檢驗是數理統計學中根據一定假設條件由樣本推斷總體的一種方法。
確定要進行檢驗的假設
原假設 （null hypothesis） h0
h0 ：要檢驗的判斷
備擇假設 h1
h1選擇檢驗統計量
就是確定分布型別，得出統計量n, p, μ
μ, σ
σ等確定用於做決策的拒絕域
先確定顯著性水平是百分之幾
再看這是單尾檢驗（左尾：<；右尾：>）還是雙尾檢驗（≠
̸=）
求出檢驗統計量的p值
即根據統計量求出的標準z分數，求概率 p(x1）第一類錯誤：錯誤地拒絕了真原假設
發生第一類錯誤的概率等於你的結果位於拒絕域以內的概率。由於拒絕域由檢驗水平決定，說明如果檢驗的顯著性水平為 αα, 則發生第一類錯誤的概率必須也等於 α。
2）第二類錯誤：錯誤地接受了假原假設
p(第二類錯誤)=β
p(第二類錯誤)=β
求解：檢查是否擁有h1
h1的特定數值
求檢驗拒絕域以外的數值範圍（逆標準化）
假定h1
h1為真，求得到這些數值的概率
3）假設檢驗的功效
功效是做出正確決策而拒絕原假設的概率
功效=1−β
功效=1−β
統計學學習筆記（ ）3
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