单正态总体的双侧和单侧置信区间， 很简单，正态分布都是左右对称的．在左测就是的分位点是α/2，右侧是1-α/2．假设一：双侧假设，拒绝区域在两边而且两边对称，在题目问你”是否相等？的时候用H0：μ＝μ0，H1：μ≠μ0，拒绝区域：u的绝对值大于u1-α/2，1-α/2在下角．假设二，上侧拒绝，拒绝区域在左边，题目问你”小于””是否比XX快”时使用．H0：μ≤μ0，H1：μ＞μ0，拒绝区域：u大于u1-α，1-α在下角．假设三，下侧拒绝，拒绝区域在右边，题目问你”大于””是否比XX慢”时使用．H0：μ≥μ0，H1：μμ0，拒绝区域：u小于u α，α在下角所以当你的结论和U比较时，就知道是接受还是拒绝，还有问题找我
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.
两个正态总体均值差的假设检验用到哪几种抽样分布？它和区间估计有何异同？ 两个正态总体均值之差，大样本的话服从的是正态分布，小样本的话如果方差，如果两个总体的方差未知，服从的是t分布。假设检验和区间估计的区别就是，假设检验先对总体参数的取值进行假设，然后检验假设是否正确。区间估计是根据样本统计学去估计总体参数的取值，不对总体参数的值进行假设。
