对一个正态总体均值进行假设检验，可以选择什么检验统计量 单个样本：u检验或t检验。两个样本：t检验、或卡方检验。3个以上样本：方差分析、或卡方检验。描述随机变量取值平均状况的数字特征。包括离散型随机变量的总体均值：和连续。
大总体下，对方差已知的非正态分布样本进行假设检验的方？ 方差齐性检验和两样本平均数的差异性检验在假设检验的基本思想上是没有什么差异性的。只是所选择的抽样分布不一样。方差齐性检验所选择的抽样分布为F分布。非正态分布就。
数理统计给出假设检验的概念和一般步骤，给。 通常把关于总体分布的某个命题作为假设。在对总体分布的参数作假设检验时原假设和备择假设都可看作参数空间 的某个真子集 与，且这两个子集不能相交，其并可以是参数空间 。
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：星月神话ljk正态总体均值抄及方差的假设检验表：单正态总体均值及方差的假设检验表(显著性水平α)2个正态总体均值百及方差的假设检验表(显著性水平α)2个配对样本正态总体均值的假设检验表(显著性水平α)Z=ξ-η～N(a1-a2，+)，Zi=ξi-ηi.单正态总体均值及方差的区间估计度(置信度1-α)2个正态总体均值差及方差比的区间估计(置信度1-α)，．
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：灰机_6z谧b第八章第二节正态总体均值的假设检验一、单个正态总体N(，2)均值的检验(I)H0：μ=μ0H1：μ≠μ0设X1，X2，Xn为来自总体N(，2)的样本.求：对以上假设的显著性水平=的假设检验.方差2已知的情况根据第一节例1，当原假设H0：μ=μ，有：0成立时X0/n～N(0，1)即PX0PZ/2/nX0Z/2(/n)n)拒绝域为X0Z/2(/以上检验法叫U检验法.方差2未知的况根据定理，X～tn1S/n0于是当原假设H0：μ=μX0～tn1S/n成立时，有：X0Ptn12S/nS即PX0tn1n2S拒绝域为X0tn1n2以上检验法叫t检验法.例1(用例中数据，但未知)n=10，=0.05，0=10t10-1(/2)=t9(0.025)=2.2622X10.05，S20.05，S0.224X100.05，即未落入拒绝域为S102.2620.160S102.262X10∴接受原假设H0：μ=10.(II)单边检验H0：μ=μ问题的来源：0H1：μ>；μ0上一段H0：μ=μ0H1：μ≠μ0中H1：μ≠μ0叫双边对立假设，上一段我们学习的叫双边检验.
如何使用SPSS进行多元正态总体的均值、方差检验，在统计学习中，我们经常要进行有关多元正态总体的均值和方差检验，如果手动计算的话，既浪费时间，结果也不一定准确。。
为什么均值和协差阵的假设检验需要满足总体服从正态分布的假定？ 因为多维正态分布是各向同性的，离开这个性质没有实质意义。
方差已知和未知时来自正态总体的均值的假设检验为什么选取的统计量不一样？ 如果已知原有的均值那就表明统计量的自由度为n而如果不知道均值是通过计算得到的平均数作为均值那么就是自由度n-1因为通过了一次计算
在对单个正态总体均值的假设检验中，当总体方差已知时，选用 ？检验法 Z检验法。Z检验是一般用于大2113样本（即样本容量大于526130）平均值差异4102性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来1653推断差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。适用于正态分布的总体，方差齐，独立性。Z检验是T检验的特殊形式，T检验主要是针对样本数小于30例的统计分析，适用条件：正态分布，方差齐，独立性。当样本量n无穷大时，T检验和Z检验结果是一样的。扩展资料Z检验和T检验的区别：Z检验-方差已知的均值检验，考虑一个因素的影响，原假设H0：X1=X0（单样本检验）或 H0：X1=X2（双样本检验）。T检验-方差未知的均值检验，考虑一个因素的影响，原假设X1=X0（单样本检验）或H0：X1=X2。T检验和Z检验用于单因素双样本均值检验，T检验用于方差未知的情况，Z检验用于方差已知的情况。参考资料来源：-Z检验参考资料来源：-T检验
在正态总体均值的假设检验中，在给定显著性水平α的条件下双边检验拒绝域的临界值与单边检 参考答案：A解析：当显著性水平α给定的条件下，双边检验的临界值为zα/2，单边检验的临界值为zα，所以双边检验的临界值大于单边检验的临界值。
