对正态分布的数学期望u进行假设检验 电大t检验和u检验有何区别与联系

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。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。对正态总体的数学期望μ进行假设检验，如果在显著性水平0.05下，接受零假设H。：μ=μ。，那么在显著性水 的确是A。建议可以搜索下P值（p-value），帮助理解。此处用P值解说比较清楚，介绍见后。05显著性水平下，没有拒绝H0，接受了H0，则说明P-value大于.05了，那麽P-vavlue肯定也大于.01。所以还是接受H0。另一种通俗理解就是，.05时，就是你有没有95%的把握说H0是错的。题目说接受H0，就是没有95%的把握说H0是错的。然后现在是.01了，当然更加没有99%的把握说H0是错的，所以还是接受H0。简单介绍下P值（p-value）：P值相当于接受还是拒绝H0的临界位置时的显著性水平。当P比较大时，取alpha（显著性水平）为.01和.05都不能拒绝H0；当P的大小在.01~.05闲时，取alpha为.05，就要拒绝H0了，取alpha为.01，还是不能拒绝H0；当P比.01还小，不论alpha取.01或05，都得拒绝H0对正态总体的数学期望进行假设检验，如果在显著性水平α=0.1下，拒绝假设H0：μ=μ0，则在显著性水平α=0.01 什么是显著性水平？估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率为显著性水平，用α表示(1-α为置信水平)。α从0.1变为0.01，则错误概率变小，原拒绝H0，则现在可能接受，也可能拒绝。选B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？ Z检验法。Z检验是一般用于大样本（即样本容量大于30）平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布的理论来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。对正态总体的数学期望μ进行假设检验，如果在显著性水平0.05下，接受零假设H。：μ=μ。，那么在显著性 对正态总体的数学期望μ进行假设检验，如果在显著性水平0.05下，接受零假设H。μ=μ。那么在显著性水平0.01下，下列结论中正确的是（） A.必接受H。B。.在对正态总体进行假设检验时，什么情况下用u检验法，什么情况下用t检验法 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。。u检验与t检验的区别是什么？u检验是已知一个正态总体的方差б2，用给定的一组样本x1、x2，…，xn，检验总体均值μ是否等于已知常数μ0的统计检验法。其检验步骤如下：①提出。

#t检验#假设检验#样本均值#样本容量#显著性检验