在假设检验中什么时候用左单侧检验什么时候用右单侧检验

拒真受伪减少错误的办法是选取适当的显著水平alpha一般就取alpha=0.05

显著性检验中的第一类错误是指：原假设事实上正确,可是检验统计量的观测值却落入拒绝域,因而否定了本来正确的假设.这是弃真的错误.发生第一类错误的概率在双侧检验时是两个尾部的拒绝域面积之和；在单侧检验时是

P-value值实际就是指的概率值,用它检验时要根据假设检验的实际情况.如果题目给出一个要求,而P-value值你已经知道,一般可以用它与阿尔法值比较做检验.

中文名称：t检验英文名称：t-test定义：两总体方差未知但相同,用以两平均数之间差异显著性的检验.T检验,亦称studentt检验（Student'sttest）,主要用于样本含量较小（例如n

一般有：1.样本容量固定是,第一类错误α越小,第二类错误越大2.样本容量增大,可以同时减小第一类错误α和第二类错误3.通常主要控制第一类错误

拒绝原假设接受备择假设,就自然而然有可能犯第一类错误,第一类错误（Ⅰ类错误）也称为α错误,是指当虚无假设(H0)正确时,而拒绝H0所犯的错误.我们自然不希望出现这种错误,所以需要注意的就是把显著性水平

如果原假设为真,你将其拒绝了,这是第一类错误；如果原假设为假,而你没有拒绝,这是第二类错误；不仅t检验,所有的假设检验都存在这两类错误.再问：能再具体详细点吗？我一点统计学都不会。谢谢

C显著性水平是人们事先指定的犯第Ⅰ类错误的最大允许值.显著性水平越小,犯第一类错误的可能性自然就越小,但犯第二类错误的可能性则随之增大.确定了显著性水平就等于控制了犯第Ⅰ类错误的概率,即我们在拒绝原假

你的题目应该使用SPSS的Chi-SquareTest（拟合优度检验）.原假设是各台机床的故障次数完全相同（也就是质量相同）.以下是SPSS的分析结果：\x05机床编号\x05ObservedNExp

点差就是在求解圆锥曲线并且题目中交代直线与圆锥曲线相交被截的线段中点坐标的时候,利用直线和圆锥曲线的两个交点,并把交点代入圆锥曲线的方程,并作差.求出直线的斜率,然后利用中点求出直线方程.利用点差法可

p值是概率的大小,a是我们假定的一个区间,一般情况下我们假定a=0.05.他们的关系可以通过下面的例子来说明比如我们用最基本的正态分布检验.假设：H1：某组数据的分布与正态分布无差异H2：某组数据的分

选A,∝应该是α

P(H0假|H0真},即H0本身为真但判断H0为假了的概率.

我有,你给个邮箱我发给你

在百度hi里面给你留言了

H0是先假定成立的假设,H1是H0不成立时准备接受的备用假设.先假设H0成立,再通过样本实际算出一个统计值（比如Mu).如果发现这个值所代表的p值很小,则说明H0成立的情况下,这个值出现的机会很小.这

计算统计量后需要自己去查表,查临界值,看统计量与临界量的大小关系.主要在查表这个环节比较麻烦.而是由p-value的话,只要确定一个置信水平就可以了,比如你定为5%,那么p-value只要小于它就通过

假设检验是推断统计中的一项重要内容.用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验,在假设检验中常见到P值(P-Value,Probability,Pr),P值是进行检验决策的另一个依据.P值即概率,反

如果确实是这样,应该是接受原假设,因为不管那本参考书或统计软件都是说小于a（不包括等于a）就拒绝原假设.不过,如果你是使用统计软件的话,应该不存在这个问题,因为统计软件计算的P值可以高达十几位小数点,

最本质的依据:就是小概率事件原理.在一次实验中小概率事件的发生被认定为基本不可能.这是最基本的.然后是在判定上可以利用三种方法进行H0检验:1:P值判定2:置信区间判定3:临界值(早期手法,判定其值是