如何让假设对了

MY_MISOO 2023-01-12 18:44:28

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设有nnn个相互独立的观测结果(X1,Y1)(X_1,Y_1)(X1,Y1)，(X2,Y2)(X_2,Y_2)(X2,Y2)，⋯\cdots⋯，(Xn,Yn)(X_n,Y_n)(Xn,Yn)，诸对XiX_iXi和YiY_iYi受同一因素影响，DiD_iDi~N(μ,σ2),i=1,2,⋯ ,nN(\mu,\sigma^2),i=1,2,\cdots,nN(μ,σ2),i=1,2,⋯,n。其中μ\muμ和σ2\sigma^2σ2均未知。在指定显著水平α\alphaα下，检验假设 H0:μ=μ

假设何时拒绝H0H_0H0 H0:μD=0,H1:μD≠0H_0:\mu_{D}=0,H_1:\mu_D\not=0H0:μD=0,H1:μD=0 ∥D‾SD/n∥≥tα2(n−1)\|\frac{\overline D}{S_D/\sqrt{n}}\| \ge t_{\frac{\alpha}{2}}(n-1)∥SD/nD∥≥t2α(n−1) H0...

什么是假设检验　　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。　　生物现象的个体差异是客观存在，以致抽样误差不可避免，所以我们不能仅凭个别样本的值来下结论。当遇到两个或几个样本均数（或率）、样本均数（率）与已知总体均数（率）有

这篇文章通过一个实列来介绍如何利用python来进行假设检验。上一篇文章中，我们介绍了假设检验就是将所要验证的假设分成两个对立的假设，然后验证哪一个假设成立的概率要大一点。

1.背景介绍假设检验是一种常用的统计方法，用于评估数据是否满足某种假设。在数据分析和机器学习中，假设检验是非常重要的工具，可以帮助我们更好地理解数据和模型。然而，在使用假设检验时，我们需要注意一些常见的陷阱，以免导致错误的结论。在本文中，我们将讨论假设检验的背景、核心概念、算法原理、具体操作步骤、数学模型公式、代码实例以及未来发展趋势。 1.1 假设检验的背景假设检验的历史可以追溯到19...

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