2023应用统计考研核心知识点分析:假设检验
来源:考研招生网 编辑:wgm 2023-01-13 14:00:22
  2023考研已经结束了,很多同学想知道应用统计专业考研有哪些核心知识点,小编已经整理好2023应用统计考研核心知识点分析:假设检验的内容,帮助大家了解应用统计专业的核心知识点内容,一起来看看吧!
2023应用统计考研核心知识点分析:假设检验
  一、概念
  先对总体的参数(或分布形式)提出某种假设,然后利用样本信息判断假设是否成立的过程
  有参数检验和非参数检验
  逻辑上运用反证法,统计上依据小概率原理
  什么小概率?
  1.在一次试验中,一个几乎不可能发生的事件发生的概率
  2.在一次试验中小概率事件一旦发生,我们就有理由拒绝原假设
  3.小概率由研究者事先确定
  怎样通过假设检验去掉偶然性
  利用P值进行检验就可以去掉偶然性。因为P值告诉我们在某个总体的许多样本中,某一类数据出现的经常程度,P值是当原假设正确的情况下,得到所观测的数据的概率。如果原假设是正确的,P值若很小,则告诉我饿们得到这样的观测数据是多么的不可能,相当不可能得到的数据,就是原假设不对的合理证据,偶然性也就消除了。
  二、原假设
  1.研究者想收集证据予以反对的假设。是关于总体参数的表述,它是接受检验的假设。
  2.总是有符号=,£或³
  3.表示为H0
  n H0:m=某一数值
  n指定为符号=,£或³
  三、备择假设
  研究者想收集证据予以支持的假设。党员假设被否定时另一种可成立的假设。
  总是有符号¹,<或>
  表示为H1
  n H1:m<某一数值,或m>某一数值
  四、结论与总结
  原假设和备择假设是一个完备事件组,而且相互对立
  n在一项假设检验中,原假设和备择假设有一个成立,而且只有一个成立
  先确定备择假设,再确定原假设
  等号“=”总是放在原假设上
  因研究目的不同,对同一问题可能提出不同的假设(也可能得出不同的结论)
  五、两类错误
  1.第Ⅰ类错误(弃真错误)
  原假设为真时拒绝原假设
  第Ⅰ类错误的概率记为a。被称为显著性水平。常用的a值有0.01,0.05,0.10
  2.第Ⅱ类错误(取伪错误)
  原假设为假时未拒绝原假设
  第Ⅱ类错误的概率记为b(Beta)
  影响b错误的因素:1.总体参数的真值。随着假设的总体参数的减少而增大
  2.显著性水平a。当a减少时增大3.总体标准差s。当s增大时增大4.样本容量n。当n减少时增大
  控制:进行假设检验时总希望犯两类错误的可能性都很小,然而,在其他条件不变的情况下,a与b是此消彼长的关系,二者不可能同时减小。若要同时减小a与b,只能是增大样本量。一般总是控制a,是犯错误的概率不大于a,即a是允许犯弃真错误的最大概率值(而P值相当于根据样本计算的犯弃真错误的概率值,故P值又称为观测的显著性水平)。但确定a时须注意,如果犯弃真错误的代价较大,a可取小些,相反,如果返取伪错误的代价较大,则a宜取大些(以使b较小)
  六、假设检验的结论表述
  假设检验的目的就在于试图找到拒绝原假设,而不在于证明什么是正确的
  拒绝原假设时结论是清楚的
  例如,H0:m=10,拒绝H0时,我们可以说¹m10
  当不拒绝原假设时
  并未给出明确的结论
  不能说原假设是正确的,也不能说它不是正确的
  例如,当不拒绝H0:m=10,我们并未说它就是10,但也未说它不是10。我们只能说样本提供的证据还不足以推翻原假设
  七、统计上的显著与实际意义
  1.当拒绝原假设时,我们称样本结果是统计上显著的(statistically Significant)
  2.当不拒绝原假设时,我们称样本结果是统计上不显著的
  3.在“显著”和“不显著”之间没有清除的界限,只是在P值越来越小时,我们就有越来越强的证据,检验的结果也就越来越显著
  4.“显著的”(Significant)一词的意义在这里并不是“重要的”,而是指“非偶然的”
  5.一项检验在统计上是“显著的”,意思是指:这样的(样本)结果不是偶然得到的,或者说,不是靠机遇能够得到的
  6.如果得到这样的样本概率(P)很小,则拒绝原假设
  在这么小的概率下竟然得到了这样的一个样本,表明这样的样本经常出现,所以,样本结果是显著的
  7.在进行决策时,我们只能说P值越小,拒绝原假设的证据就越强,检验的结果也就越显著
  8.但P值很小而拒绝原假设时,并不一定意味着检验的结果就有实际意义
  因为假设检验中所说的“显著”仅仅是“统计意义上的显著”
  一个在统计上显著的结论在实际中却不见得就很重要,也不意味着就有实际意义
  9.因为值与样本的大小密切相关,样本量越大,检验统计量的P值也就越大,P值就越小,就越有可能拒绝原假设
  10.如果你主观上要想拒绝原假设那就一定能拒绝它
  这类似于我们通常所说的“欲加之罪,何患无词”
  只要你无限制扩大样本量,几乎总能拒绝原假设
  11.当样本量很大时,解释假设检验的结果需要小心
  在大样本情况下,总能把与假设值的任何细微差别都能查出来,即使这种差别几乎没有任何实际意义
  12.在实际检验中,不要刻意追求“统计上的”显著性,也不要把统计上的显著性与实际意义上的显著性混同起来
  n一个在统计上显著的结论在实际中却不见得很重要,也不意为着就有实际意义
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