假设检验 原假设多个等号

{接受H0︳H0不真}是犯了以假为真的错误,是第二类错误,如题设概率为y.因此{拒绝H0︳H0不真}是上述事件的对立事件,概率是1-y.答案P{拒绝H0︳H0不真}=(1-y)

这是犯了以真为假的错误,这个错误的概率是x.再问：能具体讲解一下吗？我不怎么理解再答：{拒绝H0︳H1不真}：表示备择假设不对，在这个条件下意味着原假设是正确的，即人们所谓的原假设是真的。现在拒绝了原

p值说的是你算出来的一个检验变量所对应的概率值,比如算出来p值是10%,说的就是,你如果以此为界拒绝原假设的话,那么有10%的可能性要犯错误,就是说本来原假设对,但是你却给拒绝了.所以说p值越大,拒绝

拒绝原假设接受备择假设,就自然而然有可能犯第一类错误,第一类错误（Ⅰ类错误）也称为α错误,是指当虚无假设(H0)正确时,而拒绝H0所犯的错误.我们自然不希望出现这种错误,所以需要注意的就是把显著性水平

拒绝H0,接受H1.因为我们认为在整体中抽样,抽得这样一个样本的几率

H1是支持的假设,因其测的平均重大于65,所以应支持大于

P(H0)=P(A)P(H0/A)+P(-A)P(H0/-A)=0,01*0+0,99*0,99/0,99=0,99A犯第一类错误-A没犯第一类错误

这个符号在网页上无法显示,但在Word里可以,在插入-符号-字体：ArialUnicodeMS,子集：数学运算符,字符代码：2259,是估计值的意思,还有个是=上有个V的,那个是等角全等的是≌我是用的

你从样本的角度的猜测是有道理的,其实你直接从假设检验的原则出发就能发现为什么会这样了：对这种简单假设检验的问题,假设检验的原理是给定的犯第一类错误的概率,尽量使得犯第二类错位的概率小,你把两个分布（原

原假设肯定是要包含=的,不管是=,还是≤,还是≥,等号肯定在原假设这一边.这个题目说a地的不低于b地的,不低于也就是等于或高于,即≥.所以这个题目的假设应该这么建立：假设a、b两地原纱的抗断程度分别是

简单来说,就是反正法.比如双侧检验,问有无显著变化,你要验证是没有,当然就是等号放在原假了.如“某机床厂加工一种零件,根据经验知道,该厂加工零件的椭圆度近似服从正态分布,其总体均值为m0=0.081m

原假设(nullhypothesis)：研究者想收集证据予以反对的假设.表示为H0H0：=,>=或某一数值例如,H1：≠10cm,10cm

#include#include#include#includevoidconvert(intnum);voidoppose(intn);inta[16];voidmain(void){intnum,

P(H0假|H0真},即H0本身为真但判断H0为假了的概率.

如果确实是这样,应该是接受原假设,因为不管那本参考书或统计软件都是说小于a（不包括等于a）就拒绝原假设.不过,如果你是使用统计软件的话,应该不存在这个问题,因为统计软件计算的P值可以高达十几位小数点,

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”,这样拒绝原假设之后认为“有差别”的置信度是95%（如果α

本帖最后由dpr91于2009-12-1019:40编辑简单来说,就是反正法.比如双侧检验,问有无显著变化,你要验证是没有,当然就是等号放在原假了.如“某机床厂加工一种零件,根据经验知道,该厂加工零件

积分区间长度为零,而f(t)值又有限,故f(t)在区间[a,a]的积分为零,C-C=0故第二个等号成立

如果确实是这样,应该是接受原假设,因为不管那本参考书或统计软件都是说小于a（不包括等于a）就拒绝原假设.不过,如果你是使用统计软件的话,应该不存在这个问题,因为统计软件计算的P值可以高达十几位小数点,

最本质的依据:就是小概率事件原理.在一次实验中小概率事件的发生被认定为基本不可能.这是最基本的.然后是在判定上可以利用三种方法进行H0检验:1:P值判定2:置信区间判定3:临界值(早期手法,判定其值是