统计学中假设检验什么时候用左单侧检验和右单侧检验怎么看

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.

最好列出每袋的具体重量而不是一个范围.如果不行,那么建议你给一个具体重量给每一个范围,例如95~97为95.5.（1）95%的置信区间=重量均值+(-)se.*1.96se.=standarderro

一般对特定参数检验,根据实际情况确定是单侧检验还是双侧检验.比如,参数它有偏大的趋势,则用右侧单边检验,它有偏小的趋势,则用左侧单边检验.再问：可是有些题目貌似用左单侧检验或右单侧检验都可以的啊再答：

1类错误的概率确实是a,但是当H0成立时必须满足p>a,才能不拒绝H0,犯1类错误也就是假阳性,拒绝原本正确的H0.在实际问题中,会存在抽样误差.

我有统计的课件要不QQ邮箱发给你

如果原假设为真,你将其拒绝了,这是第一类错误；如果原假设为假,而你没有拒绝,这是第二类错误；不仅t检验,所有的假设检验都存在这两类错误.再问：能再具体详细点吗？我一点统计学都不会。谢谢

您可以放送给我,但是你也知道这个需要制作时间,你有什么要求也请说明清楚,再问：我发送了，请注意查收，谢谢！再答：我看您发送给我的Word版资料，我不是你相关专业的，所以不太了解具体情况。其实您最好告诉

你的题目应该使用SPSS的Chi-SquareTest（拟合优度检验）.原假设是各台机床的故障次数完全相同（也就是质量相同）.以下是SPSS的分析结果：\x05机床编号\x05ObservedNExp

说的通俗一些,0.05或0.01是表示一个小概率事件,统计学上认为,发生概率非常小的事件在一次试验中是不可能发生的.那多小的概率才算是小概率呢?就是0.05或0.01了.什么时候取0.05什么时候取0

p值是概率的大小,a是我们假定的一个区间,一般情况下我们假定a=0.05.他们的关系可以通过下面的例子来说明比如我们用最基本的正态分布检验.假设：H1：某组数据的分布与正态分布无差异H2：某组数据的分

看原假设是什么呀,比如原假设是不等式的形式那就是双侧检验原假设是a一个数就是左侧检验至于怎么做原假设是根据实际情况来判断的,看你要做的问题是什么要求.

举例例一,检验某种治疗方法是否有效,是单侧检验,因为只要检测是否比原方法好,而不检验是否比原方法坏.例二,检验服用某种药物后对人体有好作用还是副作用,做双侧检验,因为既要考虑坏的情况,又要考虑好的情况

如果你是要求Z值,那么应该取总体标准差8.87,因此有Z=(3.83-4.89)/(8.87*SQRT(28))=-0.6323554（SQRT代表开平方）P=NORM.S.DIST(-0.63235

这个问题是单侧Z检验的问题.构造Z统计量：Z=（7.25-6.7）/2.5/根号200.算得Z=3.11>2.56.2.56是显著性水平在0.01的时候Z的单侧分位值,大于Z说明差异显著.所以,有理由

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

你用的什么统计工具啊,为什么我没看到有你所说的那种正太分布图呢我只知道真态分布图是有均值u和方差σ^2决定的,u决定图的位置,σ决定曲线的陡峭程度,σ越大曲线越扁平.再问：是北京师范大学张厚粲著的《现

用这个公式计算就好了如果你是用SPSS点两下就好了 

在百度hi里面给你留言了

计算统计量后需要自己去查表,查临界值,看统计量与临界量的大小关系.主要在查表这个环节比较麻烦.而是由p-value的话,只要确定一个置信水平就可以了,比如你定为5%,那么p-value只要小于它就通过