什么是参数假设检验？最好能举个例子. 参数假设检验是一种应用非常广泛的统计推断方法，是学生学习后续专业课程和参加工作会经常用到的基本理论和方法.它是先对总体待估参数的取值作出某种陈述—称之为假设，然后利用样本信息在事先给定的显著性水平α下来判断所作假设是否成立的一种检验方法.例1：一般认为，学生的考试成绩服从正态分布.现在从某次《概率论与数理统计》课程的考试中随机抽取36位学生的考试试卷，计算得到平均成绩为65分，标准差为15分.问在显著性水平α=0.05下，是否可以认为这次考试全体考生的平均成绩为70分？对上述问题，正规的检验过程是：(1)首先提出两个假设，原假设H0：μ＝μ0=70；备择假设H1：μ≠70.(2)在H0：μ=70成立条件下，选择检验统计量T=.(3)由事先给定的显著性水平α=0.05，查t分布值表，得临界值从而得H0的拒绝域，即是.(4)由样本计算T的观测值，所以接受H0，因此可以认为这次考试全体考生的平均成绩为70分.类似的参数假设检验问题，都会涉及到备择假设、显著性水平、检验统计量、样本容量等因素，分析各种因素对检验结论的影响关系，无疑会对学生的分析问题、研究问题和解决问题的能力培养大有帮助.
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。
考研数学一，两个正态总体的参数估计和假设检验会不会考？ 考的很少，但也不是没可能考，最好花点时间弄懂，不要抱有侥幸心理~
单正态总体的双侧和单侧置信区间，
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 。
