1樓：e拍
1、相同點：
（1）都是根據樣本資訊對總體的數量特徵進行推斷；
（2）都以抽樣分佈為理論依據，建立在概率論基礎之上的統計推斷，推斷結果都有一定的可信程度或風險。
2、不同點：
（1）引數估計是以樣本資料估計總體引數的真值，假設檢驗是以樣本資料檢驗對總體引數的先驗假設是否成立；
（2）引數估計中的區間估計是求以樣本統計量為中心的雙側置信區間，假設檢驗既有雙側檢驗，也有單側檢驗；
（3）引數估計中的區間估計是以大概率為標準，而假設檢驗是以小概率原理為標準。
擴充套件資料
統計學方法包括統計描述和統計推斷兩種方法，其中，推斷統計又包括引數估計和假設檢驗。引數估計就是用樣本統計量去估計總體的引數的真值，它的方法有點估計和區間估計兩種。
假設檢驗假是根據樣本統計量來檢驗對總體引數的先驗假設是否成立，是推斷統計的另一項重要內容，先對總體引數提出一個假設值，然後利用樣本資訊判斷這一假設是否成立。
假設檢驗和引數估計之間的聯絡
二者可相互轉換，形成對偶性。對同一問題的引數進行推斷，由於二者使用同一樣本、同一統計量、同一分佈，因而二者可以相互轉換。
區間估計問題可以轉換成假設問題，假設問題也可以轉換成區間估計問題。區間估計中的置信區間對應於假設檢驗中的接受區域，置信區間以外的區域就是假設檢驗中的拒絕域。
2樓：匿名使用者
假設檢驗與引數估計是統計推斷的兩個組成部分。它們都是利用樣本資訊對總體進行某種推斷。
一、相同點
1、都是根據樣本資訊推斷總體引數；
2、都以抽樣分佈為理論依據，建立在概率論基礎之上的推斷；
3、分析的方法類似，都需要根據資訊建立相應的統計量並計算。
二、不同點
（一）推斷的角度不同。
1、在引數估計中，總體引數在估計前未知，引數估計是利用樣本資訊對總體引數作出估計。
2、假設檢驗則是先對值提出一個假設，然後根據樣本資訊檢驗假設是否成立。
（二）方法分類不同
1、引數估計分點估計和區間估計。區間估計求得的是求以樣本估計值為中心的雙側置信區間；
2、假設檢驗既有雙側檢驗，也有單側檢驗。
（三）立足點不同
1、區間估計立足於大概率，對未知引數給出估計的取值區間時，應有相當大的把握，即置信度應相當大；
2、假設檢驗立足於小概率，是在已經給出的未知引數的條件下，確定不能接受這個假設的容忍界限，從而製造一個小概率事件：當概率小到以下時，便可以拒絕已經給出的假設。
3樓：匿名使用者
1．在研究方法上假設檢驗與引數估計有什麼相同點與不同點？
假設檢驗與引數估計是統計推斷的兩個組成部分。它們都是利用樣本資訊對總體進行某種推斷。但推斷的角度不同。
在引數估計中，總體引數在估計前未知，引數估計是利用樣本資訊對總體引數作出估計。而假設檢驗則是先對值提出一個假設，然後根據樣本資訊檢驗假設是否成立。
2．假設檢驗分為幾個步驟？
分為五個步驟：（1）提出原假設和替換假設；（2）確定適當的檢驗統計量；（3）規定顯著性水平；（4）計算檢驗統計量的值；（5）作出統計決策並加以解釋。
3．假設檢驗依據的基本原理是什麼？
假設檢驗依據的基本原理中小概率原理。所謂小概率原理是指，若一個事件發生的概率很小，在一次試驗中就幾乎是不可能發生的。根據這一原理，如果在試驗中很小概率的事件發生了，我們就有理由懷疑原來的假設是否成立，從而拒絕原假設。
4．什麼是假設檢驗中的兩類錯誤，它們之間存在什麼關係？
假設檢驗中的兩類錯誤可以用錯誤和錯誤來表示。錯誤是指原假設為真卻把它拒絕了，所以又稱「棄真」錯誤；錯誤是指原假設為偽卻把它接受了，所以又稱「取偽」錯誤。
它們之間的關係表現在：如果減少犯錯誤的機會，就會增大犯錯誤的機會；而如果減少犯錯誤的機會，又會增大犯錯誤的機會。由於在假設檢驗中體現著控制犯錯誤的原則，所以應當把最關心的問題作為原假設提出，將較嚴重的錯誤放在上。
原題 答案請抄寫
統計學中區間估計與假設檢驗的區別與聯絡？ 40
4樓：匿名使用者
bai 1、區別是：用統計量推斷du引數時，如果zhi引數未知，則這種推斷叫dao參版數估計——用統計量估計權未知的引數；如果引數已知（或假設已知），需要利用統計量檢驗已知的引數是否靠譜，此時的統計推斷即為假設檢驗。
2、聯絡是：二者都屬於推斷統計——利用樣本的資料得到樣本統計量（statistic），然後做出對總體引數（parameter）的論斷。
3、舉例來說：推斷全校學生（總體）的平均每天上網時間（引數）。
如果引數未知，要靠抽樣的資料進行推斷，此時進行的就是引數估計，用抽樣得到的統計量——樣本平均上網時間（比如說3小時）來估計全校學生平均上網時間。
如果先前有人已得出得出論斷，學生平均上網時間為5小時（引數已知），而你不知該引數可不可信，這時做的就是假設檢驗，通過樣本得到的平均3小時的上網時間告訴你，先前關於總體的資訊很可能是不靠譜的，無法通過檢驗。
5樓：匿名使用者
統計分復析包括統計描述和制統計推斷。統計推斷又分為引數估計和假設檢驗。引數估
計再分為點估計和區間估計。區間估計是指：用已知樣本統計量和標誤，確定一個有概率意義的區間；而假設檢驗利用反證法原理，首先依據兩種可能性建立兩種假設，再從第一種假設出發，計算求出特定統計量（如t，f，卡方等），用「小概率推斷原理」（α<0.
05）判斷該種假設是否成立。
區間估計可以理解為正向求解問題，假設檢驗可以理解為逆向求解問題，二者可以看作同一個問題的不同表述方式。
如何理解抽樣分佈在進行引數估計，假設檢驗統計方法的作用
我做iqc的時候copy用到過,沒搞了記得有個檢驗水準忘求了.我現在做過假設了,公司各有規定抽樣的水準,假如100pcs 個 抽三個來檢驗檢驗合格可以認為這個批次的產品全合格.假如是1000個,可以按千分之五的標準來檢驗,其實這個關係有很多,可以根據以前 商的料,以前的幾個批次沒問題,可以實行抽樣檢...
置信區間與假設檢驗有什麼聯絡，區間估計和假設檢驗有什麼區別和聯絡
聯絡 二者都屬於推斷統計 利用樣本的資料得到樣本統計量 statistic 然後做出對總體引數 parameter 的論斷。用統計量推斷引數時，如果引數未知，則這種推斷叫引數估計 用統計量估計未知的引數 如果引數已知 或假設已知 需要利用統計量檢驗已知的引數是否靠譜，此時的統計推斷即為假設檢驗。理論...
對正態總體的數學期望進行假設檢驗，如果在顯著性水平
答案選a。這實際上並不用動筆，先搞明白顯著性水平 估計總體引數落在某一區間內，可能犯錯誤的概率為顯著性水平，用 表示，1 為置信度或置信水平，其表明了區間估計的可靠性。所以通俗的講就是你進行試驗時犯錯誤的概率，顯然顯著性水平的值越小，即檢驗的置信度越大，既然在較小的置信度 顯著性水平0.05 時就接...