假設檢驗的基本概念(ppt 52頁)

第一節 檢驗假設與P值
第二節 假設檢驗的基本步驟
第三節 大樣本均數的假設檢驗
第四節 大樣本率的假設檢驗
第五節 檢驗水準與兩類錯誤
第六節 單側檢驗與雙側檢驗
第七節 假設檢驗的統計意義與實際意義

假設檢驗基本思想
假設檢驗過去稱顯著性檢驗。它是利用小概率反證法思想，從問題的對立麵(H0)出發間接判斷要解決的問題(H1)是否成立。然後在H0成立的條件下計算檢驗統計量，最後獲得P值來判斷。
問題實質上都是希望通過樣本統計量與總體參數的差別，或兩個樣本統計量的差別，來推斷總體參數是否不同。這種識別的過程，就是本章介紹的假設檢驗(hypothesis test)。
例8–1 通過以往大規模調查，已知某地一般新生兒的頭圍均數為34.50cm，標準差為1.99cm。為研究某礦區新生兒的發育狀況，現從該地某礦區隨機抽取新生兒55人，測得其頭圍均數為33.89cm，問該礦區新生兒的頭圍總體均數與一般新生兒頭圍總體均數是否不同？

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