概率统计·假设检验【正态总体均值的假设检验、正态总体方差的假设检验】

均值假设检验定义

2类错误

1. 第1类错误（弃真）：当原假设H₀为真，观察值却落入拒绝域，因而拒
   绝H₀这类错误是“以真为假” 犯第一类错误的概率=显著性水平α
2. 第2类错误（取伪）：当原假设H₀不真，而观察值却落入接受域，因而
   接受H₀以假为真

常用形式

若H₀为真，则样本值落入拒绝域{Z>z_α/2}的概率是α
若样本值落入拒绝域 就拒绝原假设H₀
不拒绝H₀，并不意味着H₀一定对，只是差异还不够显著，不足以否定H₀

但其实，光看上面的这些，还是不太懂知识点的用法

例

未落入拒绝域，所以不能拒绝
如果 t 的绝对值 > 分位点，那么就是落入了拒绝域，会被拒绝
拒绝域的意思就是，满足写出的这个拒绝域公式，就说明落入拒绝域

步骤

正态分布均值的假设检验

单个总体

σ²已知 – z检验

注意：μ≤μ₀，拒绝域——z≥z_α；μ≥μ₀，拒绝域——z≤-z_α
而且，第一个拒绝域下标为_2/α，后面2个下标为_α（因为后面2个类似单侧置信区间）

σ²未知 – t检验

2个总体

σ₁²，σ₂²已知

σ₁²，σ₂²未知

成对数据

参数检验假设的步骤

方差假设检验

χ²检验法

F检验法

练习

这道题，不是一如既往地直接看题目设问，然后作出假设H₀：μ>10（因为，会发现原假设一定带有等于号的（=，≤，≥），所以不能单纯用一个大于号）