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假设检验

科研训练总结报告

数理统计假设检验总结

假设检验的第二类错误是指

假设检验

1、现在大部分数学专业开设应用数理统计作为专业选修课,大纲要求是关于原理的证明还有模型的构造过程,根据二类本科院校的实际情况,应该进行适当的应用性教学,而不是按照原来的要求,掌握逻辑证明过程。

2、选择软件中分析―非参数假设检验―旧对话框―1-样本K-S,选择频数作为检验变量,得到渐近显着性(双侧)0.873,0.8730.05,所以认为应该接受原假设,认为这组数据来自正态分布。

3、在课本[1]中对于本题只是使用了正态概率图的方法,本文给出了另外的两种方法,其中概率图法和K-S检验法都需要计算经验分布函数,后两种方法都需要计算理论概率,非参数假设检验一般都是大样本的检测,数据处理和运算都较为繁琐。一般的二类院校数学系主要是要去掌握原理,但是大部分学生对学习理论没有兴趣,如果加入软件应用,这样不仅可以简化过程,提高兴趣,而且可以在操作的过程中加深对理论的理解,毕竟前期数据需要在对基础的了解上,再用软件进行相应的处理。

科研训练总结报告

1、三种偏倚：选择性偏倚；测量性偏倚（常见：占染(contOOination)干扰(co-intervention)依从(compliance)和非依从(noncompliance) 失访(lost to follow-up) 检查和诊断结果的不一致(disagreement) 观察记录的失误）；混杂性偏倚

2、实验设计的4个基本原则：对照原则、随机化原则（随机抽样、随机分配、实验顺序随机）、重复原则（对多个受试对象进行实验；对同一受试对象进行重复观测）、均衡原则（交叉均衡、分层均衡）

数理统计假设检验总结

1、数理统计“假设检验” [摘要]：假设检验是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。假设检验在经济和社会生活各个领域得到了极为广泛的应用。 [关键词]：假设检验 样本 总体 检验 科技日新月异，人们的生活水平也随之得到提高。在生活水平提高的同时，人们在生活中需要检验的物件或事情也越来越多。假设检验在经济和社会生活各个领域得到了极为广泛的应用，尤其在经济和社会生活各个领域得到了极为广泛的应用，甚至在医学方面有着广泛的前景，尤其在产品的质量管理方面，假设检验已成为必不可少的检验方法。因此，我们需要对假设检验作进一步的了解。 假设检验是用判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法，是一种基本的统计推断形式。假设检验的目的就在于排除抽样误差的影响，区分差别在统计上是否成立，并了解事件发生的概率。

2、假设检验的基本思想 假设检验的基本思想实质上是带有某种概率性质的反证法。为了检验一个假设是否正确，假定该假设正确， 根据样本对假设作出接受或拒绝的决策。 如果样本观察值导致了不合理的现象的发生，就应拒绝假设，否则应接受假设。

3、假设检验中所谓“不合理”,并非逻辑中的绝对矛盾,而是基于人们在实践中广泛采用的原则, 即小概率事件在一次试验中是几乎不发生的。但概率小到什么程度才能算作“小概率事件”, 显然, “小概率事件”的概率越小，否定原假设就越有说服力。常记这个概率值为,称为检验的显著性水平。对不同的问题, 检验的显著性水平不一定相同, 但一般应取为较小的值, 如0.1,0.05或0.01等。

假设检验的第二类错误是指

1、目的：掌握假设检验的两类错误是合理运用假设检验方法的关键所在，但由于其高度抽象性，想完全理解有一定的难度，本文通过比较直观的方法加深对假设检验两类错误的认识。方法采用了当前比较流行的Monte Carlo模拟方法，用模拟数据直观得出结果。结果模拟数据显示了假设检验的两类错误之间存在此消彼长的关系，以及两类错误与样本容量之间存在反向变化关系。结论模拟显示目前的假设检验方法在区分小差异方面还存在一定的不足，有待于进一步改进和完善。