统计学假设检验中为什么P值越小，拒绝原假设的理由就越充分 p值是在原假设成立的条件下H1成立的概率，也就可以理解为p=p(H1|H0)，如果它很小那么，在假设H0成立时，H1成立概率很小，就是H0成立H1几乎不可能成立。。
在假设检验中，当原假设正确时拒绝原假设，所犯的错误称为什么 所犯的错误称为显著2113性水平，通常用α表5261示。α表示原假设为真时，拒绝4102原假设的概率。1653显著性是对差异的程度而言的，程度不同说明引起变动的原因也有不同：一类是条件差异，一类是随机差异。它是在进行假设检验时事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。假设检验是围绕对原假设内容的审定而展开的。如果原假设正确我们接受了（同时也就拒绝了备择假设），或原假设错误我们拒绝了（同时也就接受了备择假设），这表明作出了正确的决定。但是，由于假设检验是根据样本提供的信息进行推断的，也就有犯错误的可能。有这样一种情况，原假设正确，而我们却把它当成错误的加以拒绝。犯这种错误的概率用α表示，统计上把α称为假设检验中的显著性水平，也就是决策中所面临的风险。因此α表示原假设为真时，拒绝原假设的概率。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 为置信度或置信水平，其表明了区间估计的可靠性。扩展资料在进行假设检验时，显著性水平α是事先确定的一个可允许的作为判断界限的小概率标准。检验中，依据显著性水平大小把概率划分为二个区间，小于给定标准的概率区间称为拒绝区间，大于这个标准。
假设检验题目的原假设怎么设置(单侧的) 因为在假设检验中，备择假设是你要证明成立的假设，而根据9个人的调查结果显示是超过其数学期望的，因此你想要证明成立的假设就是取大于20这个
