能判断h0成立的有 在假设检验中,H0为原假设,则显著性水平α的意义是（）

假设检验的基本步骤是什么？ 什么是假设检验：假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；。假设检验中如何确定H0？ 很多参考书的原假设的确定都不一样，有点蒙。谁能帮忙分析一下。谢谢 你要研究验证什么，那么你要验证的假设的对立面就是原假设，比如要验证重点高中的学生比 的学生成绩。为什么在假设检验中，p－value值小于0.05是反对H0？不是应该相反么？ H0是先假定成立的假设，H1是H0不成立时准备接受的备用假设.先假设H0成立，再通过样本实际算出一个统计值（比如Mu).如果发现这个值所代表的p值很小，则说明H0成立的情况下，这个值出现的机会很小.这时就认为H0不对，拒绝H0，也就是接受H1.举例来说，某人告诉你一个鱼塘里鱼很多.你想通过实验看他说的对不对.于是H0：该鱼塘鱼很多.H1：该鱼塘鱼不多.然后你捞鱼，捞了10次，才捞2条.你觉得说如果鱼多的话，我怎么只捞两条呢？捞两条或者更少的机会很小的.那么一定是那个人告诉你的事实不对.于是你就拒绝接受他的说法，转而相信H1，鱼不多.这个捞两条或更少的机会就是P.P越小，你越有信心拒绝H0.比如你一条没捞到，你就更不信H0，接受H1.P就是信心的问题.假设是3%，那么你3%的相信H0是对的，97%是不对的.关于假设检验H0和H1怎么设 在单边检验的时候根据什么设 H0 和 H1 还是随便怎么设都可以的？也就是说 什么时候应该设右边检验 什么时候应该设左边检验 根据你自己的需求设，比如你希望看一下参数。统计学中的H0，H1假设是怎么来的？为什么H0不是H1，H1不是H0呢？ 我试着把我的理解用通俗的语言表达出来。1.为什么有统计学？就是因为我们没有办法穷尽所…

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