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參數估計與假設檢驗-資料下載頁

2026-05-03 13:35本頁面

　　

【正文】 3．顯著性水平 ? 統計學中把拒絕零假設的概率稱為顯著性水平，用 α 表示。 ? 顯著性水平也是進行統計推斷時，可能犯錯誤的概率。 ? 常用的顯著性水平有兩個： α ＝和 α ＝。在抽樣分布曲線上，顯著性水平既可以放在曲線的一端（單側檢驗），也可以分在曲線的兩端（雙側檢驗）。圖 9－ 1 正態抽樣分布上 α ＝ 2? 2?α α 4．假設檢驗中的兩類錯誤及其控制 ? 對于總體參數的假設檢驗，有可能犯兩種類型的錯誤，即 α 錯誤和 β 錯誤。表 9－ 1 假設檢驗中的兩類錯誤 H0為真 H0為假拒絕 H0 α錯誤正確接受 H0 正確 β錯誤 ? 為了將兩種錯誤同時控制在相對最小的程度，研究者往往通過選擇適當的顯著性水平而對 α 錯誤進行控制，如 α ＝ α ＝。 ? 對 β 錯誤，則一方面使樣本容量增大，另一方面采用合理的檢驗形式（即單側檢驗或雙側檢驗）來使 β 誤差得到控制。 ? 在確定檢驗形式時，凡是檢驗是否與假設的總體一致的假設檢驗， α 被分散在概率分布曲線的兩端，因此稱為雙側檢驗。 ? 雙側檢驗的假設形式為： H0： μ ＝ μ 0， H1： μ ≠ μ 0 ? 凡是檢驗大于或小于某一特定條件的假設檢驗， α 是在概率分布曲線的一端，因此稱為單側檢驗。 ? 單側檢驗的假設形式為： H0： μ ≥ μ 0， H1： μ ＜ μ 0 或者 H0： μ ≤ μ 0， H1： μ ＞ μ 0 5．假設檢驗的基本步驟 ? 一個完整的假設檢驗過程，一般經過四個主要步驟： ⑴．提出假設 ⑵．選擇檢驗統計量并計算統計量的值 ⑶．確定顯著性水平 ⑷．做出統計結論練習與思考 ? 書 222頁第 8題。 ? 怎樣由樣本平均數對總體平均數進行區間估計？ ? 假設檢驗是怎樣解決問題的？下次學習內容：平均數的顯著性檢驗（第八章第二節） 2021年 10月再見！

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