假设检验的习题新设计的某种化学天平，其测量误差服从正态分布，要求99.7%的测量误差不超过正负0.1mg，现对10个标准件进行测量，得10个误差数据，并求得样？
统计学假设检验的原假设怎么设？ 原假636f7079e799bee5baa6e997aee7ad9431333431353333设的设定是单位根检验的首要问题。通过剖析以往单位根检验原假设设定存在的缺陷，在同时考虑原假设的可信度和检验可靠性的前提下，靳庭良提出了单位根检验原假设的一种合理的设定策略及改进的检验程序。该单位根检验程序中原假设的设定、检验式和临界值的确定均以样本序列的数据生成过程为依据，与传统单位根检验程序相比更具有科学性，同时也提高了检验的可靠性。其缺陷是数据生成过程模型的估计对检验结果可能产生一定的影响，因此，研究新检验程序的检验结果对数据生成过程模型估计的敏感性对进一步完善单位根检验理论无疑具有重要意义。原假设在某种意义上是“无效”的，因为它通常代表着一种“现状”。它通过“断言”一个总体参数或总体参数的组合具有一定的值来形式化。在例子中，零假设是“整个州的平均汽油价格就是1.15美元”。零假设写作H0，那么H0：μ=1.15。扩展资料先假定原假设是成立的，这样正常情况之下，计算的统计量应该是落在两根线之间的区域的，而如果计算的统计量超出了这个区域，那么说明原假设是有问题的。这里利用了小概率原理：概率很小的事情，在一次试验中，一般不会发生，如果你买过。
spss用独立样本T检验时，假设方差相等的levene检验sig值小于0.05，接下来该怎么办？ 看方差不相等的那一行，sig值小于0.05，这种情况就是方差不齐。在方差齐性检验结果中，若P>；0.10，认为方差齐性，t检验看第一行的结果；否则认为方差不齐，t检验看第二行的结果。一般取a=0.05，P，即P，可认为差异存在。如果样本量很大，数据近似正态分布，可以直接用t检验中方差不齐的校正结果来做，就是选第二行的t和p值。如果样本比较小，或者方差不齐问题很大，数据严重非正态分布，则要使用非参数检验。扩展资料：方差齐性检验（Homogeneity of variance test）是数理统计学中检查不同样本的总体方差是否相同的一种方法。其基本原理是先对总体的特征作出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受作出推断。常用方法有：Hartley检验、Bartlett检验、修正的Bartlett检验。方差齐性检验是方差分析的重要前提，是方差可加性原则应用的一个条件。方差齐性检验是对两样本方差是否相同进行的检验。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。方差分析中有三条前提假设，其中一条是：不同水平的总体方差相等。因为F检验对方差齐性。
