方差未知的灰色统计假设检验及应用

利用随机信息进行参数的假设检验,是数理统计学的基本内容。但经典统计学的方法,都是建立在明确随机数据上的参数假设检验。而现实生活中很多数据具有模糊灰色不确定性,如何较为合理地进行科学判断。在灰色系统理论的基础上,建立了在随机样本信息下,方差未知时正态均值的灰色统计假设检验方法。并应用于医学统计中与经典的N-P假设检验方法进行了比较。     

具有部分缺失数据的两个对数正态分布总体参数的估计与检验

文章研究了具有部分缺失数据的两个对数正态分布总体中的参数估计问题以及两总体参数相等的假设检验问题;证明了估计的强相合性以及渐近正态性,给出了检验两总体参数相等的检验统计量以及检验统计量的极限分布.     

关于相关检验统计量分布证明的改进

在数理统计的假设检验问题中,相关检验是一个常见的问题。其中在检验统计量分布的证明上,传统的证明方法使用了较繁锁的积分变换,以及1915年费舍的结论。对一般人来讲,理解起来具有相当的难度,且在一般教科书中根本找不到。文章给出一个更加简洁的关于检验统计量分布的证明。     

两均匀分布区间长度比的置信区间与假设检验

文章在均匀分布区间长度的区间估计的基础上,给出两个均匀分布总体的区间长度比的估计量.并给出了它的置信区间和假设检验方法.     

社会敏感问题的微机调查及其抽样控制中微机的应用方法

微机问卷调查及其微机抽样控制 ,缘起于近年来国际学术界对社会敏感问题调查可靠性的质疑。依据社会调查的“真实”即被调查者“主诉的真实”这样一个立论基础 ,探索该方法在获得“主诉的真实”上具有一般问卷调查难以比拟的优越性 ,同时也指出了其应用的局限性 ,并由此预见该方法对于增强社会敏感问题调查的信度和效果 ,促进社会学理论与先进的科学方法的有机结合将有重要的理论意义。     

二样本问题的假设检验法及其应用

介绍了二样本问题的一种新假设检验方法（SR检验）,SR检验用来探讨如何利用由两连续且相互独立的样本总体中随机抽取的两组独立样本来做假设检验.原理是将二样本差的符号值乘上二样本差加上绝对值后排列的序值（即秩）,取其和为检验统计量,这样就考虑了二样本差的权重以便充分利用收集到的样本所提供的信息比较二样本中位置的关系,并且比较由不同分布的样本总体抽出的样本做出的统计量,用Matlab做模拟比较,提供使用者在非参数统计方法中的另一个选择。     

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。     

建立假设的简易判断方法

在教学过程中,假设检验中的单侧检验常常不容易确定,且有些人认为对于同一个问题无所谓做左侧检验或是右侧检验。本文在实例分析的基础上总结出既简单又可靠的单侧假设的建立方法。     

β值的运用

在假设检验过程中,两类错误——第一类错误、第二类错误是始终与我们的最终判断相依相随的。设定好检验假设H0、Ha,根据样本信息如果判定H0为真并接受H0假设,则结论之中包含了发生第二类错误的可能,即“以假为真”的可能;反之如果认为H0为假而拒绝H0,     

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。