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。
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.
总体服从正态分布的情况下，对参数的假设检验有哪些常用的方法？参数检验：以已知分布（如正态分布）为假定条件，对总体参数进行估计或检验。参数检验的优缺点：优点是符合。
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
多元正态分布参数估计及假设检验的原理及方法步骤 一般的参数估计方法无非：极大似然估计、矩估计、贝叶斯估计3种。极大似然估计，就是跟据样本值得到似然函数，然后求导得到最大值的条件，解出参数值，假设检验则据此得到。
考数一，正态总体均值，方差的假设检验和置信区间公式都要背出来吗？好繁啊太繁了，一定要背出来吗，还有那些特殊分布的查表，考试时是给你特定的几个还是会让你自己查表？ 谢谢
参数检验和非参数检验是什么意思 参数检验是针对参数做2113的假设，非5261参数检验是针对总体分布情4102况做的假设，这个1653是区分参数检验和非参数检验的一个重要特征。参数检验和非参数检验的本质区别：1.参数检验要利用到总体的信息（总体分布、总体的一些参数特征如方差），以总体分布和样本信息对总体参数作出推断；非参数检验不需要利用总体的信息（总体分布、总体的一些参数特征如方差），以样本信息对总体分布作出推断。2.参数检验只能用于等距数据和比例数据，非参数检验主要用于记数数据。也可用于等距和比例数据，但精确性就会降低。扩展资料：参数检验与非参数检验的优缺点。1）参数检验：优点是符合条件时，检验效率高；其缺点是对资料要求严格，如等级数据、非确定数据（＞50mg）不能使用参数检验，而且要求资料的分布型已知和总体方差相等。2）非参数检验：优点是应用范围广、简便、易掌握；缺点是若对符合参数检验条件的资料用非参数检验，则检验效率低于参数检验。如无效假设是正确的，非参数法与参数法一样好，但如果无效假设是错误的，则非参数检验效果较差，如需检验出同样大小的差异的差异往往需要较多的资料。另一点是非参数检验统计量是近似服从某一部分，检验的界值表也。
