高分求有關假設檢驗的問題,關於假設檢驗的問題

2023-01-19 10:45:20 字數 2972 閱讀 3117

1樓:圖杭科技

1.什麼是最大似然比檢驗?

想當與偶然誤差的離散度.

用一個近似值代替真值.近似值是多次檢驗值的最或是值.檢驗值的最或是值可以是算術均值,或加權均值.

檢驗值與最或是值的差值離散度,可以平定樣本的質量.

2.什麼是假設檢驗的勢?

檢驗值與最或是值的差值在正常情況下成正態分佈,設定置信度來判斷檢驗值是否合格.

置信度與檢驗值與最或是值的差值離散度的正態分佈協方差σ所得出的域值,可作為檢驗誤差的分界標準.常指假設檢驗的勢.

3.若檢驗的勢低,犯哪類錯誤的概率比較大

把不合格樣本當成合格樣本.

2樓:1東方展現

將模型視為給定引數的資料生成過程的集合,採用極大似然法進行估計。由於假設誤差項服從正態分佈,因變數是自變數的線性組合,且正態變數的線性組合仍是正態變數。對生成樣本的資料生成過程的未知引數的約束條件進行推斷,形成三大經典檢驗

方法:lr檢驗是f檢驗的另一個版本;wald檢驗考慮約束條件的分佈;lm檢驗考慮得分向量的分佈

3樓:

這是概率論裡假設檢驗一章裡的基礎知識,lz去做幾道題就理解了

關於假設檢驗的問題

4樓:匿名使用者

必須理解錯了,首先假設的引數值最後是帶入檢驗統計量進行計算來確定是否在接受範圍內的。

其次如果假設檢驗的原假設和被擇假設發生了變化,那麼假設檢驗的拒絕區域肯定是要變化的(比如互相交換的話,拒絕區域肯定是互補關係)。

假設檢驗的問題

5樓:國雞糜爛

問題一:實驗組與控制組的人不屬於同一批人,他們的深度知覺不存在什麼相互作用,故獨立。 檢驗兩總體方差是否一致,用f檢驗,計算出來檢驗結果可以認為是一致的。

問題二:其實來自被試間設計的兩樣本既是指獨立樣本,來自被試內設計的兩樣本既是相關樣本。(也可以用來回答第一題) so 一個人多次進行視反應和聽反應,得到的資料就是相關樣本。

40個被試,分別進行視反應和聽反應,各取一次視聽反應的實驗結果就是獨立樣本。

統計學假設檢驗的問題 求大神解釋

6樓:匿名使用者

由於樣本量超過30,可根據中心極限定理用大樣本來算,具體的明天寫給你

關於統計學的一些概念,誰能給出完整的概念答案?本人懶得整理,高分求答案 10

7樓:小雷子

統計學課後思考題答案

[高分] 數理統計問題,高手進

8樓:

樓主所指的可能是假設檢驗的 雙擇問題中使用的最優決策準則的問題。

經典的假設檢驗主要有 貝葉斯準則、最小錯誤概率準則、最大後驗概率準則、極大極小化準則、奈曼-皮爾遜準則等。 樓主敘述中所指的應該就是「奈曼-皮爾遜準則」(保證漏檢(h1判為h0)的概率一定,錯檢(h0判為h1)最小)。

這些準則有各自的適用條件,在各自條件下都是最優的。

關於樓主的問題,所謂『謀求p1+p2最小』指的是最小錯誤率準則,我覺得主要是兩個方面:

1.使用最小錯誤率準則要求知道h1、h0的先驗概率和條件概率,而奈曼-皮爾

遜準則是不需要。

2.有時候兩種錯誤對我們造成的影響是不同的,不能簡單的追求『謀求p1+p2

最小』。比如,醫療診斷中漏診造成的後果比誤診要大,雷達檢測中虛警

比漏檢代價更大(無謂發射導彈成本高)。在以上兩例中,醫療診斷還可以

大致估計患病先驗概率可以用貝葉斯準則,雷達檢測中由於先驗概率無法

獲得,一般使用「奈曼-皮爾遜準則」。

綜合來說,這就是不同準則的適用情況問題。

9樓:匿名使用者

為什麼要限定第一類錯誤的概率p1,謀求第二類錯誤概率p2儘可能小?而不是謀求p1+p2儘可能小呢? 什麼意思!!

10樓:匿名使用者

1.這是一個此消彼長的問題,p1增大則p2會減少,p2增大p1會減少。

2.假設檢驗中,我們在建立原假設時會有一定的選取準則。通常情況下,我們會把受保護的、原來的、經驗認為的、大多數人接受、清楚的觀點認同為原假設。而把我們期望得以肯定的結論作為備則假設。

而做出否定原假設的根據是「小概率事件」原理。在這種情況下,一旦檢驗統計量落入拒絕域,我們就說在統計上是顯著的,我們有1-a的理由相信原假設是不成立的。而統計量沒有落在拒絕域,我們也不能說原假設是正確的,只能說我們不能否定原假設。

基於此,我們自然要控制的是p1,這樣就有充分的理由來拒絕原假設。

3.由於備則假設通常沒有一個清楚的範圍,所以不容易控制p2。

舉個例子,比如要證明一個人沒有罵過人(原假設),我們很容易通過聽到這個人罵過人說明此結論不成立,而不能根據有幾次沒聽到此人罵過人就說原假設是成立的。而備則假設也是不清楚的(罵過幾次不知道),所以是沒法控制它的概率。

概率論,假設檢驗,這道題為什麼a=0.05得z=1.96,是怎麼求出z的。

11樓:匿名使用者

經過轉化已經將u轉化成了標準正態分佈n(0,1),所以只要在標準正態分佈圖表裡面找到概率等於1-0.025=0.975的對應的數值就行了。

標準正態分佈圖表一般在概率論書最後幾頁的附錄裡面。那個表對應的看法我教你一下:

①首先找到1-0.025=0.975這個值②左邊對應的是x的前兩位個位和十分位,即1.9③上面對應的是x的百分位,即0.06

④兩個對應的數字相加即1.9+0.06=1.96則為對應概率的值。

這個值最好是能記住,經常用的。

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12樓:

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