统计检验中假设的设置方法

统计假设检验作为一种统计推断方法,必须先建立科学的假设。文章讨论了假设的建立方法,认为应当先把研究者希望得到的结论设置为备择假设,再把相反的结论作为原假设,但等号必须置于原假设中。如果样本数据提供的信息足以支持单侧检验,那么左侧检验和右侧检验的结论是相同的。反之,则应当进行双侧检验。可靠的单侧检验结论应当以拒绝原假设的双侧检验结论为前提。     

关于假设检验理论中两个问题的分析

本文提出了假设检验中存在的几个问题并对这些问题进行了理论上的分析与证明。     

假设检验的一个常见误区

文章通过对假设检验的一个常见错误进行了理论分析,指出假设检验的方法只能在一定情况下否定原假设而不能肯定原假设,并提出了设定原假设和备择假设的正确而简明的方法。     

单侧假设检验中备择假设的设定依据

本文从假设检验的基本原理出发,检讨假设检验的逻辑哲学基础,指出假设检验应从备择假设入手,把希望证明的命题放在备择假设上,统计结论的正确理解只有接受备择假设,拒绝原假设;没有接受原假设,拒绝备择假设,最后指出了现行教科书中对假设检验的错误定义和结论表述的不准确,以及学生在学习过程中和一些研究文章中普遍存在的几个错误观点。     

设立原假设中的辩证分析

 该文从统计决策角度提出了“如何选取单侧假设检验中原假设”的问题,综合分析了相关文献中对该问题的各种解释及解决方法,同时运用唯物辩证法原理来理解并解决该问题中的各种矛盾,最后简要阐述了假设检验、可信区间和统计决策之间的辨证关系。     

深入理解假设检验原理

本文通过一道假设检验问题引入了对假设检验原理的思考。文中作者对假设检验中的两类错误及原假设与备择假设之间的关系进行了深入的分析。     

参数假设检验中原假设与备择假设的交换问题

假设检验中,常常将原假设和备择假设进行交换,然后对其结论进行比较分析.然而,这种比较的合理性有时令人置疑,文章针对此问题并结合实际展开分析,以完善假设检验理论与实践的结合.     

对假设检验更准确的考虑

在参数假设检验中,统计书上给出的显著性水平α的取值0.10,0.05或0.01的界限是从哪里来的?α的取值应如何确定?备择假设的不同和样本容量的大小会对检验的结果有什么影响?本文对这些问题进行了较深入的讨论,并特别指出“统计显著性”与“实际显著性”是两个不同的概念,“统计显著”并不意味着“结果重要”。     

也谈深入了解假设检验原理

本文对假设检验的原理进行了深入浅出的非数学的阐述,并对假设检验中的一些问题提出了自己的看法。     

谈谈假设检验中假设的问题

假设检验是统计学教学的重点内容之一。在假设检验中如何进行假设一直是困扰学生的一个问题,本文就此问题作了一定的探讨。     

单尾假设检验假设设置的探讨

根据多年的工作经验,本文对在单尾假设检验中,假设设置问题提出了自己的三步解决法:即使用双尾假设的方法进行设置,根据检验问题的重要性选取α值,分步推断统计结果。在实际操作上具有一定的意义,供同仁们参考。     

在“假设检验”教学中应注意的两个问题

本文对“假设检验”教学中单侧检验中假设的设定和双样本均值比较检验中成对检 验与成组检验的区别作了探讨。     

医学统计中参数检验的两个基本问题——与刘定远先生商讨

假设检验作为推断统计学的重点内容之一,在医学领域运用十分广泛,而参数检验作为假设检验重要的一部分也具有很高的实用价值。但笔者在实际讲解《医学统计学》、《医药数理统计方法》中的假设检验一章时,学生经常在原假设的设定、检验统计量的选择等方面产生迷惑。本文从多年教学经验出发,就以上两个基本问题作一些探讨,帮助读者能够清楚设定原假设、备择假设和准确选择统计量,以求就教于同仁。     

多重假设检验中参数估计问题研究

在多重假设检验中,真正原假设的个数m0是未知的,但是它有着很重要的影响,因此,它在最近的统计文献中备受关注.文章综述了三种主要的估计方法:最低斜率法、三次样条法、均值估计方法.然后将上述三种方法结合起来,提出了新的估计方法:均值三次样条法,并主要研究了其在微阵列数据上的应用.大量的模拟研究表明,和其他方法相比,新的估计方法具有较小的偏差和标准差.最后利用真实数据来对估计方法进行评估,并找出了差异表达性基因.模拟和实际数据表明此方法具有显著性提高.     

略谈假设检验中零假设的确定

假设检验是统计推断的重要内容,而假设检验问题首先便面临零假设的确定。本文中笔者试图通过对假设检验的统计逻辑分析,认识零假设与被择假设的非对称性,探索针对具体统计问题零假设的确定方法,并尝试以双向检验的办法解决零假设与被择假设地位有争议情况下的假设检验问题。     

对假设检验中几个问题的思考--兼与韩兆洲、魏章进商榷

《统计与信息论坛》2005年第一期刊登了韩兆洲、魏章进两位同志的题为《假设检验的一个常见误区》(以下简称《误区》)的文章。《误区》一文从一道假设检验例题的讲解出发,阐述了假设检验中关于建立原假设的一般原则。单就那道例题的解法而言,笔者没有任何异议,但对于《误区》一     

实践中的假设检验

假设检验是《统计学》中很重要的内容。许多《统计学》教材都花很多笔墨详细介绍,并解释假设检验的结果如何分析。《统计学》(贾俊平编著,中国人民大学出版社2008年11月第3版)做了这样的描述:假设检验得出的结论都是根据原假设进行阐述的。我们要么拒绝原假设,要么不拒绝原假     

单位根检验原假设的设定策略

原假设的合理设定是单位根检验的首要问题,至今尚无学者对此进行深入研究。通过剖析以往单位根检验原假设设定存在的缺陷,在同时考虑原假设的可信度和检验可靠性的前提下,本文提出了单位根检验原假设的一种合理的设定策略。     

面板数据单位根似然比检验研究

本文采用似然比类检验统计量进行面板单位根检验（简称为LR检验）研究,在局部备择假设成立的条件下,推导了其在无确定项、仅含截距项以及存在线性时间趋势项三种模型下所对应的渐近分布与局部渐近势函数。Monte Carlo模拟结果显示,当面板数据中含确定项（截距项或时间趋势项）时,LR检验水平比LLC和IPS检验水平更接近于给定的显著性检验水平;此外,当面板数据中包含发散个体时,经水平修正后的LR检验势要远远高于经水平修正后的LLC与IPS检验势,其中,经水平修正后的LLC与IPS检验势接近于零。     

EXCEL在假设检验中的应用

一、基本原理假设检验是推断统计中的一项重要内容 ,它先对研究总体的参数作出某种假设 ,然后从所研究总体中抽取样本进行观察 ,用样本所提供的信息对假设的正确性进行判断 ,从而决定假设是否成立。若观察结果与理论不符 ,则须放弃假设 ;否则 ,认为无充分证据表明假设错误。假设检验的一般步骤是 :提出零假设和备择假设 ;确定适当的检验统计量并计算其值 ;根据显著性水平α定出拒绝区 ;作出最终结论。二、单个样本的假设检验对单个样本的假设检验 ,我们可以根据抽样推断的思路 ,用相应函数计算临界值 ,来判断是接受还是拒绝零假设。以检验均…