2024應(yīng)用統(tǒng)計考研復(fù)習(xí)備考正在進(jìn)行中，為方便大家掌握應(yīng)用統(tǒng)計考研知識點，學(xué)長已經(jīng)整理了2024應(yīng)用統(tǒng)計考研知識點復(fù)習(xí)：假設(shè)檢驗的相關(guān)內(nèi)容，幫助大家盡早做好復(fù)習(xí)準(zhǔn)備。
2024應(yīng)用統(tǒng)計考研知識點復(fù)習(xí)：假設(shè)檢驗
　　一、假設(shè)檢驗
　?。ㄒ唬└拍?/div>
　　先對總體的參數(shù)(或分布形式)提出某種假設(shè)，然后利用樣本信息判斷假設(shè)是否成立的過程
　　有參數(shù)檢驗和非參數(shù)檢驗
　　邏輯上運用反證法，統(tǒng)計上依據(jù)小概率原理
　　什么小概率?
　　1.在一次試驗中，一個幾乎不可能發(fā)生的事件發(fā)生的概率
　　2.在一次試驗中小概率事件一旦發(fā)生，我們就有理由拒絕原假設(shè)
　　3.小概率由研究者事先確定
　　怎樣通過假設(shè)檢驗去掉偶然性
　　利用P值進(jìn)行檢驗就可以去掉偶然性。因為P值告訴我們在某個總體的許多樣本中，某一類數(shù)據(jù)出現(xiàn)的經(jīng)常程度，P值是當(dāng)原假設(shè)正確的情況下，得到所觀測的數(shù)據(jù)的概率。如果原假設(shè)是正確的，P值若很小，則告訴我餓們得到這樣的觀測數(shù)據(jù)是多么的不可能，相當(dāng)不可能得到的數(shù)據(jù)，就是原假設(shè)不對的合理證據(jù)，偶然性也就消除了。
　　（二）原假設(shè)
　　1.研究者想收集證據(jù)予以反對的假設(shè)。是關(guān)于總體參數(shù)的表述，它是接受檢驗的假設(shè)。
　　2.總是有符號=,£或³
　　3.表示為H0
　　n H0：m=某一數(shù)值
　　n指定為符號=，£或³
　?。ㄈ﹤鋼窦僭O(shè)
　　研究者想收集證據(jù)予以支持的假設(shè)。黨員假設(shè)被否定時另一種可成立的假設(shè)。
　　總是有符號¹,<或>
　　表示為H1
　　n H1：m<某一數(shù)值，或m>某一數(shù)值
　?。ㄋ模┙Y(jié)論與總結(jié)
　　原假設(shè)和備擇假設(shè)是一個完備事件組，而且相互對立
　　n在一項假設(shè)檢驗中，原假設(shè)和備擇假設(shè)有一個成立，而且只有一個成立
　　先確定備擇假設(shè)，再確定原假設(shè)
　　等號“=”總是放在原假設(shè)上
　　因研究目的不同，對同一問題可能提出不同的假設(shè)(也可能得出不同的結(jié)論)
　?。ㄎ澹﹥深愬e誤
　　1.第Ⅰ類錯誤(棄真錯誤)
　　原假設(shè)為真時拒絕原假設(shè)
　　第Ⅰ類錯誤的概率記為a。被稱為顯著性水平。常用的a值有0.01,0.05,0.10
　　2.第Ⅱ類錯誤(取偽錯誤)
　　原假設(shè)為假時未拒絕原假設(shè)
　　第Ⅱ類錯誤的概率記為b(Beta)
　　影響b錯誤的因素：1.總體參數(shù)的真值。隨著假設(shè)的總體參數(shù)的減少而增大
　　2.顯著性水平a。當(dāng)a減少時增大3.總體標(biāo)準(zhǔn)差s。當(dāng)s增大時增大4.樣本容量n。當(dāng)n減少時增大
　　控制：進(jìn)行假設(shè)檢驗時總希望犯兩類錯誤的可能性都很小，然而，在其他條件不變的情況下，a與b是此消彼長的關(guān)系，二者不可能同時減小。若要同時減小a與b，只能是增大樣本量。一般總是控制a，是犯錯誤的概率不大于a，即a是允許犯棄真錯誤的最大概率值(而P值相當(dāng)于根據(jù)樣本計算的犯棄真錯誤的概率值，故P值又稱為觀測的顯著性水平)。但確定a時須注意，如果犯棄真錯誤的代價較大，a可取小些，相反，如果返取偽錯誤的代價較大，則a宜取大些(以使b較小)
　?。┘僭O(shè)檢驗的結(jié)論表述
　　假設(shè)檢驗的目的就在于試圖找到拒絕原假設(shè)，而不在于證明什么是正確的
　　拒絕原假設(shè)時結(jié)論是清楚的
　　例如，H0：m=10，拒絕H0時，我們可以說¹m10
　　當(dāng)不拒絕原假設(shè)時
　　并未給出明確的結(jié)論
　　不能說原假設(shè)是正確的，也不能說它不是正確的
　　例如，當(dāng)不拒絕H0：m=10，我們并未說它就是10，但也未說它不是10。我們只能說樣本提供的證據(jù)還不足以推翻原假設(shè)
　?。ㄆ撸┙y(tǒng)計上的顯著與實際意義
　　1.當(dāng)拒絕原假設(shè)時，我們稱樣本結(jié)果是統(tǒng)計上顯著的(statistically Significant)
　　2.當(dāng)不拒絕原假設(shè)時，我們稱樣本結(jié)果是統(tǒng)計上不顯著的
　　3.在“顯著”和“不顯著”之間沒有清除的界限，只是在P值越來越小時，我們就有越來越強的證據(jù)，檢驗的結(jié)果也就越來越顯著
　　4.“顯著的”(Significant)一詞的意義在這里并不是“重要的”，而是指“非偶然的”
　　5.一項檢驗在統(tǒng)計上是“顯著的”，意思是指：這樣的(樣本)結(jié)果不是偶然得到的，或者說，不是靠機(jī)遇能夠得到的
　　6.如果得到這樣的樣本概率(P)很小，則拒絕原假設(shè)
　　在這么小的概率下竟然得到了這樣的一個樣本，表明這樣的樣本經(jīng)常出現(xiàn)，所以，樣本結(jié)果是顯著的
　　7.在進(jìn)行決策時,我們只能說P值越小,拒絕原假設(shè)的證據(jù)就越強,檢驗的結(jié)果也就越顯著
　　8.但P值很小而拒絕原假設(shè)時，并不一定意味著檢驗的結(jié)果就有實際意義
　　因為假設(shè)檢驗中所說的“顯著”僅僅是“統(tǒng)計意義上的顯著”
　　一個在統(tǒng)計上顯著的結(jié)論在實際中卻不見得就很重要，也不意味著就有實際意義
　　9.因為值與樣本的大小密切相關(guān),樣本量越大,檢驗統(tǒng)計量的P值也就越大,P值就越小,就越有可能拒絕原假設(shè)
　　10.如果你主觀上要想拒絕原假設(shè)那就一定能拒絕它
　　這類似于我們通常所說的“欲加之罪，何患無詞”
　　只要你無限制擴(kuò)大樣本量，幾乎總能拒絕原假設(shè)
　　11.當(dāng)樣本量很大時，解釋假設(shè)檢驗的結(jié)果需要小心
　　在大樣本情況下，總能把與假設(shè)值的任何細(xì)微差別都能查出來，即使這種差別幾乎沒有任何實際意義
　　12.在實際檢驗中，不要刻意追求“統(tǒng)計上的”顯著性，也不要把統(tǒng)計上的顯著性與實際意義上的顯著性混同起來
　　n一個在統(tǒng)計上顯著的結(jié)論在實際中卻不見得很重要，也不意為著就有實際意義
　　注：文章內(nèi)容來源于網(wǎng)絡(luò)，僅供參考
　　以上，就是關(guān)于2024應(yīng)用統(tǒng)計考研知識點復(fù)習(xí)：假設(shè)檢驗的內(nèi)容，希望能幫助大家做好考研準(zhǔn)備。如果還想了解其他考研相關(guān)內(nèi)容的，就請登錄高頓考研招生網(wǎng)看看吧。2023考研已經(jīng)結(jié)束，想要參加2024年考研的同學(xué)可以早點開始搜集信息，盡早做好專業(yè)課復(fù)習(xí)準(zhǔn)備，祝大家都能成功上岸。
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