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基本思想 |
假设检验的统计思想是，概率很小的事件在一次试验中可以认为基本上是不会发生的，即小概率原理。 为了检验一个假设H0是否成立。我们先假定H0是成立的。如果根据这个假定导致了一个不合理的事件发生，那就表明原来的假定H0是不正确的，我们拒绝接受H0；如果由此没有导出不合理的现象，则不能拒绝接受H0，我们称H0是相容的。与H0相对的假设称为备择假设，用H1表示。 这里所说的小概率事件就是事件，其概率就是检验水平，通常我们取=0.05，有时也取0.01或0.10。 |
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基本步骤 |
假设检验的基本步骤如下： (i) 提出零假设H0； (ii) 选择统计量K； (iii) 对于检验水平查表找分位数； (iv) 由样本值计算统计量之值K； 将进行比较，作出判断：当时否定H0，否则认为H0相容。 |
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两类错误 |
第一类错误 |
当H0为真时，而样本值却落入了否定域，按照我们规定的检验法则，应当否定H0。这时，我们把客观上H0成立判为H0为不成立（即否定了真实的假设），称这种错误为以真当假的错误或第一类错误，记为犯此类错误的概率，即 P{否定H0|H0为真}=； 此处的恰好为检验水平。 |
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第二类错误 |
当H1为真时，而样本值却落入了相容域，按照我们规定的检验法则，应当接受H0。这时，我们把客观上H0。不成立判为H0成立（即接受了不真实的假设），称这种错误为以假当真的错误或第二类错误，记为犯此类错误的概率，即 P{接受H0|H1为真}=。 |
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两类错误的关系 |
人们当然希望犯两类错误的概率同时都很小。但是，当容量n一定时，变小，则变大；相反地，变小，则变大。取定要想使变小，则必须增加样本容量。 在实际使用时，通常人们只能控制犯第一类错误的概率，即给定显著性水平。大小的选取应根据实际情况而定。当我们宁可以假为真、而不愿以真当假时，则应把取得很小，如0.01，甚至0.001。反之，则应把取得大些。 |
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