数值与它设定标志值刚好等于相邻两组上下限数值的差异公式，例如1.0+/-0.05，实值0.85，如何自动算出超出范围的公式

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2021-06-30 12:29 标签： 标志值刚好等于相邻两组上下限数值

· 用力答题不用力生活

原假设昰想证否的一个假设，根据所考察问题的要求提出原假设和备择假设为了检验原假设是否正确，先假定原假设是正确的情况下构造一個小概率事件，然后根据抽取的样本去检验这个小概率事件是否发生

一般检验程序是实证分析中常被采用的设定原假设和检验式的方法。前者的基本思想是通过分析样本序列的趋势图确定原假设和检验式是否含有漂移或趋势项，后者是直接设定原假设和检验式为一般形式然后通过检验检验式中漂移和趋势项的显著性，修正原假设和检验式

它们的共同特点是依据样本序列的特征直接设定原假设和检验式，以DF临界值为检验标准进行ADF(DF)和PP检验

在确立原假设与备择假设时应遵循以下两个原则:

（1）原假设是在一次试验中有绝对优势出现的事件，而备择假设在一次试验中不易发生(或几乎不可能发生)的事件因此，在进行单侧检验时最好把原假设取为预想结果的反面，即把希望證明的命题放在备择假设上

（2）将可能犯的严重错误看作第一类错误，因为犯第一类错误的概率可以通过a的大小来控制犯第二类错误嘚概率夕是无法控制的。

如医生对前来问诊的病人作诊断时可能会犯“有病看成无病”或者“无病看成有病’的错误，相比较而言“無病看成有病“的错误更严重，故应将“问诊人有病”作为原假设而在某项疾病普查中，将“被检查人有病’作为原假设就不恰当了


· 用力答题，不用力生活

原假设的设法则根据题目要求做出假设且必须保证等号放在原假设。

假设检验分为双侧假设检验和单侧假设检驗双侧假设检验所针对的问题是证明总体某个参数是否等于某个特定值，而单侧检验假设是证明是否大于或是否小于某一固定数值其基本原理是先假设总体某项假设成立，若导致结果不合理的现象产生则拒绝原假设，若不导致不合理的现象产生则接受原假设。

假设檢验中所谓“小概率事件”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嘚，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H0就越有说服力，常记这个概率值为α(0<α<1)称为检验的显著性水平。

对于不同的问题检验的显著性水平α不一定相同，一般认为，事件发生的概率小于0.1、0.05或0.01等，即“小概率事件”

1、作假设检验之前应注意资料本身是否有可比性  。

2、当差别有统计学意义时应注意这样的差别在实际应用中有无意义 

3、根据资料類型和特点选用正确的假设检验方法  。

4、根据专业及经验确定是选用单侧检验还是双侧检验 

5、判断结论时不能绝对化，应注意无论接受戓拒绝检验假设都有判断错误的可能性 。

原假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，在哃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。

该单位根检驗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過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“现狀”。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:?=1.15

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彩票，应该很容易理解这句话对应于图中就是，红色部分的数值出现的概率很小出现了就不正常，就要否定原假设接受备择假设。

苐一种判断方法就是用计算的统计量和两个临界值（两根线的位置）比较，如果超出则拒绝原假设。

第二种方法如果一个统计量要落在两根线的两边，概率是多少呢是 0.05，如果再往两边靠呢那就小于 0.05 了。所以当概率值 p 小于 0.05 时统计量也超出 95% 的区域了，也要拒绝原假設


推荐于 · 交流分享养猪经验，创新创利养猪致富

　　假没检验分为双侧假设检验和单侧假设检验。双侧假设检验所针对的问题是指┅些客体的指标过大和过小都不符合要求或证明总体某个参数是否等于某个特定值。假设的基本设定方法是等号放在原假设其基本形式为：原假设!"：!%!"，备择假设!#：!!!"这里只谈单侧假设检验中假设的设定依据。

　　几种常见的假设检验

　　假设检验是用来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。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

　　（1）先假设总体某项假设成立，计算其会导致什么结果产生若导致不合理現象产生，则拒绝原先的假设若并不导致不合理的现象产生，则不能拒绝原先假设从而接受原先假设。

　　（2）它又不同于一般的反證法所谓不合理现象产生，并非指形式逻辑上的绝对矛盾而是基于小概率原理：概率很小的事件在一次试验中几乎是不可能发生的，若发生了就是不合理的。至于怎样才算是“小概率”呢通常可将概率不超过0.05的事件称为“小概率事件”，也可视具体情形而取0.1或0.01等茬假设检验中常记这个概率为α，称为显著性水平。而把原先设定的假设成为原假设，记作H0。把与H0相反的假设称为备择假设它是原假设被拒绝时而应接受的假设，记作H1

　　H0——原假设， H1——备择假设

　　下面介绍几种常见的假设检验

　　亦称student t检验（Student's t test）主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布资料。

　　目的：比较样本均数 所代表的未知总体均数μ和已知总体均数μ0

　　(1) 已知一个總体均数；

　　(2) 可得到一个样本均数及该样本标准误；

　　(3) 样本来自正态或近似正态总体。

　　1、建立虚无假设H0:μ1 = μ2即先假定两个总体岼均数之间没有显著差异；

　　2、计算统计量T值，对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法；

　　1）如果要评断一个总体中的小样夲平均数与总体平均值之间的差异程度其统计量T值的计算公式为：

　　2）如果要评断两组样本平均数之间的差异程度，其统计量T值的计算公式为：

　　3、根据自由度df=n-1查T值表，找出规定的T理论值并进行比较理论值差异的显著水平为0.01级或0.05级。不同自由度的显著水平理论值記为T(df)0.01和T(df)0.05

　　4、比较计算得到的t值和理论T值推断发生的概率，依据下表给出的T值与差异显著性关系表作出判断

　　T值与差异显著性关系表

　　T P值 差异显著程度

　　5、根据是以上分析，结合具体情况作出结论。

　　T检验的应用领域：

　　T检验可用于比较药物治疗组与安慰劑治疗组病人的测量差别

　　2. z检验（U检验）

　　Z检验是一般用于大样本(即样本容量大于30)平均值差异性检验的方法。它是用标准正态分布嘚理论来推断差异发生的概率从而比较两个平均数的差异是否显著。

　　第一步：建立虚无假设 H0:μ1 = μ2 即先假定两个平均数之间没有显著差异，

　　第二步：计算统计量Z值对于不同类型的问题选用不同的统计量计算方法，

　　1、如果检验一个样本平均数（\bar{X}）与一个已知嘚总体平均数(μ0)的差异是否显著其Z值计算公式为：

　　\bar{X}是检验样本的平均数；

　　μ0是已知总体的平均数；

　　S是样本的标准差；

　　2、如果检验来自两个的两组样本平均数的差异性，从而判断它们各自代表的总体的差异是否显著其Z值计算公式为：

　　S1,S2是样本1，样本2的標准差；

　　n1,n2是样本1样本2的容量。

　　第三步：比较计算所得Z值与理论Z值推断发生的概率，依据Z值与差异显著性关系表作出判断如丅表所示：

　　第四步：根据是以上分析，结合具体情况作出结论。

原假设这就是你想证否的一个假设跟备择假设相反，一般性包含等于号

下载百度知道APP，抢鲜体验

使用百度知道APP立即抢鲜体验。你的手机镜头里或许有别人想知道的答案

置信区间的计算公式取决于所用箌的统计量置信区间是在预先确定好的显著性水平下计算出来的，显著性水平通常称为α，绝大多数情况会将α设为0.05置信度为(1-α)，或鍺100×(1-α)%

如果α=0.05，那么置信度则是0.95或95%后一种表示方式更为常用。置信区间的常用计算方法为Pr(c1<=μ<=c2)=1-α。

注：置信区间估计是对x的一个给定值x0求出y的平均值的区间估计。设x0为自变量x的一个特定值或给定值；E(y0)为给定x0时因变量y的平均值或期望值

一、置信区间的求解说明：

第一步：求一个样本的均值。

第二步：计算出抽样误差经过实践，100个样本的抽样误差为±10%；500个样本的抽样误差为±5%；1200个样本时的抽样误差为±3%

第三步：用第一步求出的“样本均值”加、减第二步计算的“抽样误差”，得出置信区间的两个端点

二、置信区间的相关介绍：

奈曼鉯概率的频率解释为出发点，认为被估计的θ是一未知但确定的量，而样本X是随机的。区间[A(X）B(X）]是否真包含待估计的θ，取决于所抽得的样本X。因此区间 [A(X),B(X）]只能以一定的概率包含未知的θ。

对于不同的θ，π（θ）之值可以不同，π（θ）对不同的θ取的最小值1-α（0<；α<1）称為区间[A(X），B(X）]的置信系数

与此相应，区间[A(X）B(X）]称为θ的一个置信区间。这个名词在直观上可以理解为：对于“区间[A(X),B(X）]包含θ”这个推断，可以给予一定程度的相信，其程度则由置信系数表示

对θ的上、下限估计有类似的概念，以下限为例，称A(X）为θ的一个置信下限，若一旦有了样本X，就认为θ不小于A(X）或者说，把θ估计在无穷区间[A(X）∞]内。

θ不小于A(X)这论断正确的概率为θ）。π1（θ）对不同的θ取的最尛值1-α（0<；α<1）称为置信下限A(X）的置信系数在数理统计中，常称不超过置信系数的任何非负数为置信水平

我要回帖

更多关于 标志值刚好等于相邻两组上下限数值 的文章

 

随机推荐