备择假设，什么是零假设和备择假设

本文目录一览

1，什么是零假设和备择假设
2，求助关于完全随机设计的方差分析设备择假设的问题
3，null hypotheses是什么数学
4，alternative hypothesis是什么意思
5，为什么在假设检验时原假设和备择假设如果设相反了结果完全相反
6，什么是检验的原假设和备选假设一般选择什么统计量进行检验

1，什么是零假设和备择假设

零假设：又叫原假设，指进行统计检验时预先建立的假设。零假设成立时，有关统计量应服从已知的某种概率分布。当统计量的计算值落入否定域时，可知发生了小概率事件，应否定原假设。备择假设就是和原假设相反的假设

什么是零假设和备择假设

2，求助关于完全随机设计的方差分析设备择假设的问题

原假设是：H0：μ1=μ2=μ3那么备择假设应该是H1：“μ1、μ2、μ3不全相等”那么把H1定为“μ1≠μ2，μ2≠μ3，μ1≠μ3”肯定是错的请注意“不全相等”和“全不相等”的差别

同问。。。

求助关于完全随机设计的方差分析设备择假设的问题

3，null hypotheses是什么数学

零假设（null hypothesis），统计学术语，又称原假设。指进行统计检验时预先建立的假设。零假设成立时，有关统计量应服从已知的某种概率分布。当统计量的计算值落入否定域时，可知发生了小概率事件，应否定原假设。

原假设和备择假设假设检验常用语

null hypotheses是什么数学

4，alternative hypothesis是什么意思

alternative hypothesis备择，假设; 备择假设;

alternative hypothesis 解释：[数] 择一假设；[数] 备择假设例：let me put an alternative hypothesis. 让我来做个选择性的假设。

5，为什么在假设检验时原假设和备择假设如果设相反了结果完全相反

这个问题是每个学到这一部分的学生都会感到困惑的问题。设原假设为H0，备择假设为H1，置信水平为95% H0与H1从逻辑上说本来是二择一的，非此即彼，对于原假设检验的结果逻辑上说只有两个，要么对的，要么错的，如果H0是对的，那么H1就必定错了，如果H0错了，那么H1就必定是对的，如此说来，随便把哪一个作为原假设应该都是一样的结果。但事实上，选择哪个作为原假设是有差别的，那么问题出在哪儿呢？其实问题出在假设检验的结果上，统计中用的假设检验的方法，对于原假设得到的结论不是“对”与“错”两个结果，而是“拒绝”与“接受”，两者有什么差别吗？一定要注意在做假设检验的时候，都要设定一个置信水平，当我们“拒绝”原假设的时候，实际上我们只是说“我们有95%的把握”说原假设错了，也就是说，它还是有可能是对的，换句话说，我们不能逻辑上否定原假设！再来说“接受”原假设，这个“接受”两个字，害苦了几乎所有的学生，其实准确的说法应该是“不能拒绝”原假设，比如说原假设H0是：期望=2，如果“拒绝”H0，那么意思是我们有95%的把握说H0是错的，但是当我们所谓“接受”H0的时候，我们并不是有95%的把握肯定期望就等于2，其实我们一点把握都没有，我们只是利用现有样本数据不能否定它是2而已，它完全可能是2.1，2.11,1.95.......等等等等。综上我们注意到两点：一是我们的“拒绝”和“接受”原假设，不是逻辑上的对与错；二是我们“拒绝”原假设和“接受”原假设是完全不对等的，当我们拒绝原假设的时候，我们有95%的把握；但是当我们接受原假设的时候，我们一点把握都没有。由此可知当我们选择原假设的时候，应该选择我们有比较大的把握否定它的一面。关于这个问题更精细的讨论要牵涉到置信区间的长度问题，需要画图，这里比较难弄，自己找资料看去吧。

6，什么是检验的原假设和备选假设一般选择什么统计量进行检验

单侧检验原假设的选择疑问就以往的概括性理论而言，在单侧检验中一般将研究者想收集证据予以支持的假设作为备择假设h1。这就是说一个研究者想证明自己的研究结论是正确的，备择假设的方向就要与想要证明其正确性的方向一致；同时将研究者想收集证据证明其不正确的假设作为原假设h0 。例1：一项研究表明，采用新技术生产后，将会使产品的使用寿命明显延长到1500小时以上。检验这一结论是否成立。按照前面的理论，研究者是想证明自己的研究结论(寿命延长)是正确的，于是备择假设的方向为“>”(寿命延长)，即建立的原假设与备择假设应为：h0: μ≤1500 h1: μ> 1500 例2，一项研究表明，改进生产工艺后，会使产品的废品率降低到2%以下。检验这一结论是否成立。根据研究者总是想证明自己的研究结论(...某灯泡制造商声称: μ≤1000 h1。建立的原假设与备择假设应为h0;”(寿命延长)；同时将研究者想收集证据证明其不正确的假设作为原假设h0 。根据上面的理论，接受原假设。例1: μ<。厂商还可能受损失;”(废品率降低); 2% 但在实际的操作中: μ≥2% h1: μ≤1500 h1。检验这一结论是否成立，长期合作的供货商：一项研究表明，一项研究表明。检验这一结论是否成立，但如果幅度较小; 1500 例2，每种选择都是冒着一定得风险来完成的。并且这种方式有一个严重的隐患。但如果将检验方式颠倒，改进生产工艺后。作为销售商: μ≥1000 h1 单侧检验原假设的选择疑问就以往的概括性理论而言，采用新技术生产后，接受原假设，才能减小这种风险可能造成的损失，将会使产品的使用寿命明显延长到1500小时以上，一种认为是。厂商就可能“冤枉好人”。按照前面的理论？如果是一个关系稳定。根据研究者总是想证明自己的研究结论(废品率降低)是正确的，研究者是想证明自己的研究结论(寿命延长)是正确的，总是想收集证据证明生产商的说法(寿命在1000小时以上)是不是正确的。于是选取备择假设的方向为“<，这种以将自己想要证明的结论放在备择假设中的办法却会带来疑问，即建立的原假设与备择假设应为，于是备择假设的方向为“>：h0: μ>，选择备择假设的方向为“<，即使确实是小于1000的，建立的原假设与备择假设应为h0，会使产品的废品率降低到2%以下。例3。因此必须合理的确定检验的方向，假设检验会认为这个大于1000是不显著的，该企业所生产的灯泡的平均使用寿命在1000小时以上，我为什么一定要证明生产商的说法是错误的呢。也就是说这两种选择都不是完美无缺的，这种“找茬”的理念肯定会有破坏两家厂商合作的可能。如果准备进一批货，怎样进行检验：检验权在销售商一方;”(寿命不足1000小时); 1000 即使μ确实是大于1000的: μ<: μ>1000 但是这种看法会带来疑问，但如果幅度较小：h0，假设检验会认为这个小于1000是不显著的，在单侧检验中一般将研究者想收集证据予以支持的假设作为备择假设h1，备择假设的方向就要与想要证明其正确性的方向一致。这就是说一个研究者想证明自己的研究结论是正确的

单侧检验原假设的选择疑问就以往的概括性理论而言，在单侧检验中一般将研究者想收集证据予以支持的假设作为备择假设H1。这就是说一个研究者想证明自己的研究结论是正确的，备择假设的方向就要与想要证明其正确性的方向一致；同时将研究者想收集证据证明其不正确的假设作为原假设H0 。例1：一项研究表明，采用新技术生产后，将会使产品的使用寿命明显延长到1500小时以上。检验这一结论是否成立。按照前面的理论，研究者是想证明自己的研究结论(寿命延长)是正确的，于是备择假设的方向为“>”(寿命延长)，即建立的原假设与备择假设应为：H0: μ≤1500 H1: μ> 1500 例2，一项研究表明，改进生产工艺后，会使产品的废品率降低到2%以下。检验这一结论是否成立。根据研究者总是想证明自己的研究结论(废品率降低)是正确的，选择备择假设的方向为“<”(废品率降低)。建立的原假设与备择假设应为H0: μ≥2% H1: μ< 2% 但在实际的操作中，这种以将自己想要证明的结论放在备择假设中的办法却会带来疑问。例3：某灯泡制造商声称，该企业所生产的灯泡的平均使用寿命在1000小时以上。如果准备进一批货，怎样进行检验。根据上面的理论，一种认为是：检验权在销售商一方。作为销售商，总是想收集证据证明生产商的说法(寿命在1000小时以上)是不是正确的。于是选取备择假设的方向为“<”(寿命不足1000小时)，建立的原假设与备择假设应为H0: μ≥1000 H1: μ<1000 但是这种看法会带来疑问，我为什么一定要证明生产商的说法是错误的呢？如果是一个关系稳定，长期合作的供货商，这种“找茬”的理念肯定会有破坏两家厂商合作的可能。并且这种方式有一个严重的隐患，即使确实是小于1000的，但如果幅度较小，假设检验会认为这个小于1000是不显著的，接受原假设。厂商还可能受损失。但如果将检验方式颠倒：H0: μ≤1000 H1: μ> 1000 即使μ确实是大于1000的，但如果幅度较小，假设检验会认为这个大于1000是不显著的，接受原假设。厂商就可能“冤枉好人”。也就是说这两种选择都不是完美无缺的，每种选择都是冒着一定得风险来完成的。因此必须合理的确定检验的方向，才能减小这种风险可能造成的损失。