以下關於假設檢驗的命題，哪乙個是正確的？

1樓：匿名使用者

答案是：b對於a選項，咱們假設原先的單側檢驗為右側，但是得到的樣本值恰好在左側的範圍內，那麼單側檢驗時，會被接受，認為不顯著；但是改為雙側後，則會被拒絕。故a錯。

對於b選項，我們一般的確是用t的絕對值與臨界值相比，但是，注意：當t大於臨界值時（此時肯定有t的絕對值大於臨界值），我們就可以拒絕虛無假設的。故b對。

對於c選項，咱們假設其為右側單側檢驗，樣本值恰好在右側範圍內，那麼在水平上，我們會拒絕，但是在水平上時，我們則會接受。故c錯。

對於d選項，在同一次實驗中，在沒有其他條件變化的情況下，α越大，則β越小。α為時，β比較小，即犯第二類錯誤的概率小。故d錯。

2樓：匿名使用者

a是錯誤的。接受零假設。

也就是說統計量沒有落在拒絕區域。統計量沒有落在其中一側的拒絕區域，並不能證明統計量沒有落在另一側的拒絕區域。所以，單側接受，雙側可能接受，可能不接受。

單側拒絕，雙側一定拒絕。因此，a命題是錯誤的。若a命題該接受為拒絕，則正確。

假設檢驗的目的是

3樓：陽光的

檢驗總體引數是否不同。

假設檢驗的目的在於判斷原假設的總體和現在實際的總體是否發生了顯著差異。假設檢驗是利用樣本的實際資料來檢驗事先對總體某些數量特徵所作的假設是否可信的一種統計方法。

假設檢驗(hypothesis testing)是數理統計學中根據一定假設條件由樣本推斷總體的一種方法。具體作法是：根據問題的需要對所研究的總體作某種假設，記作h0，選取合適的統計量，這個統計量的選取要使得在假設h0成立時，其分佈為已知。

由實測的樣本，計算出統計量的值，並根據預先給定的顯著性水平進行檢驗，作出拒絕或接受假設h0的判斷。常用的假設檢驗方法有u-檢驗法，t檢驗法，χ2檢驗法(卡方檢驗)，f-檢驗法，秩和檢驗等。

4樓：考試資料網

答案】：c本題旨在考查考生對於單側檢驗、雙側檢驗以及假設檢驗中兩類錯誤的理解和把握程度。選項a「如果在α=0．05的單側檢驗中被拒絕，那麼在α=0．05的雙側檢驗中一定不會被拒絕」，對於這種相對抽象的題目，我們可以將其具體化：

假設題中=0．05的單側檢驗為標準正態分佈中α=0．05的單側檢驗對應的z值即1．64。因為題顫友目中在=0．05的單側檢驗中未被拒絕，我們可以將其假設為1．7或者2．00，這時我們來看看當進行=0．05的雙側檢驗時的結果，即z=1．96，這時1．7＜1．沒洞御96，故接受假設。所以選項a錯誤。

對於選項b「如果t的觀測值大於t的臨界值，一定枯巖可以拒絕」，由於存在犯第一類錯誤的概率，所以選項b錯誤。對於選項d 「在某一次實驗中，如果實驗者甲用α=0．05的標準，實驗者乙用α=0．01的標準，那麼實驗者甲犯ⅱ類錯誤的概率一定會大於實驗者乙犯ⅱ類錯誤的概率。」由第一類錯誤和第二類錯誤的關係：

在其他條件不變的情況下，α與β不可能同時減小或增大；兩個總體的關係若是確定的，則α增大就減小；α減小，β就增大。由此可知，選項d是錯誤的。故本題的正確答案是c。

關於假設檢驗正確的說法是?

5樓：睿智還坦蕩灬小蜜蜂

關於假設檢驗正確的說法是假設檢驗是一種測量是否有足夠的證據拒絕原假設的方法。假設檢驗的目的是拒絕原假設，因此假設檢驗是一種測量是否有足夠的證據拒絕原假設的方法，d選項正確。a選項，假設檢驗的目的是拒絕原假設，希望能夠有較充分的理由說明原假設是錯誤的，a選項錯誤。

b選項，當原假設被拒絕時只能說明我們有較充分的理由拒絕原假設，但不保證它一定是錯誤的，如果原假設為真我們卻拒絕原假設，這便是第一類錯誤，棄真錯誤，其概率是α，b選項錯誤。c選項，無論原假設還是備擇假設都是對總體引數的假設，都不是針對樣本統計量設計的，c選項錯誤。故本題應選d。

假設檢驗是什麼？

6樓：帳號已登出

假蠢歷山設檢驗是圍繞對原假設內容的審定而的。如。

果原假設正確我們接受了（同時也就拒絕了備擇假設），或原假設錯誤我們拒絕了（同爛胡時也就接受了備擇假設），這表明我們作出了正確的決定。但是，由於假設檢驗是根據樣本提供的資訊進行推斷的，也就有犯錯誤的可能。

有這樣一種情況，原假設正確，而我們卻把它當成錯誤的加以拒絕。犯這種錯誤的概率用α表示，統計上把α稱為假設檢驗中的顯著性水平，也就是決策中所面臨的風險。