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单侧检验和双侧检验的关系
假设检验中
双侧检验
,第一类错误和第二类错误
的关系
,谁能解释下这个图...
答:
这是百科上的一个图片,我觉得那条虚线,其实是你在显著性水平下计算的分位数(错误拒绝),所以临界值是由H0那个图决定的。然后H1根据这个临界值判断。。。个人理解如此,希望对你有用。。。
方差分析是
单侧检验
还是
双侧检验
?
答:
否则,若原假设不成立,即不同处理的作用不同时,组间均方(处理因素的作用)一般大于组内均方(随机误差),因此,F统计量一般往大于1的方向趋化,从而在作结论时,若F统计量大到一定程度,就拒绝原假设。因此,F统计量在0侧是不可能的,因此只会在另一侧,从而认为方差分析是
单侧检验
。
方差齐性
检验
(F检验),到底是
双侧
,还是
单侧
?
答:
这里是方差齐性检验,不是方差分析但道理应该差不多,个人觉得应该把较大的方差放分子,然后
单侧检验
就可以了,但是课本上说
双侧检验
,感觉这样的话真正的拒绝域小了,有可能本来不齐性的两个方差,也被当作“齐性”。。。
...a=.05的
单侧检验
中被接受,那么H0在a=.05的
双侧检
答:
应该是A,因为
单侧检验
被接受后,如果转为
双侧检验
,拒绝域被分到了两侧,更加不可能包含被检验值。B的说法可能是犯了这个错误:不是一定可以拒绝,是在某个置信水平上拒绝 比如0.01
u检验时同时做
单侧检验与双侧检验
,结果发现:uα<│u│
答:
显然uα/2 < uα,│u│不可能同时满足│u│>uα和 │u│
同一资料,
双侧
t
检验
有统计意义则
单侧
t检验一定有意义
答:
不对,应该是“同一资料
单侧
t
检验
有统计学意义,则
双侧
t检验必然有统计学意义”
配对t
检验和
两独立样本t
检验的
区别
答:
如上所述,可以通过观察数据的分布或进行正态性检验估计数据的正态假设。方差齐性的假设可进行F检验,或进行更有效的Levene's检验。如果不满足这些条件,可以采用校正的t检验,或者换用非参数检验代替t检验进行两组间均值的比较。2、区分
单侧检验和双侧检验
。单侧检验的界值小于
双侧检验的
界值,因此更...
t
检验
t0.05等于把低于5%的事件判为小概率事件吗?
答:
t检验主要用于样本含量较小(例如n < 30),总体标准差σ未知的正态分布。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。它与f检验、卡方检验并列。t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的,并于1908年在Biometrika上公布。t
检验的
注意事项:1、区分
单侧检验和双侧检验
。
方差分析是做
双侧检验
还是
单侧检验
答:
方差分析是
单侧检验
,因为
检验的
是组间差异是否显著,组内差异显著了没有意义。方差齐性检验是
双侧检验
,因为在检验之前不知道两样本方差的大小
关系
。
《统计学》中“第一类错误”和“第二类错误”分别是指什么?
答:
α可取
单侧
也可取
双侧
,可以根据需要确定α的大小,一般规定α=0.05或α=0.01。第二类错误即Ⅱ型错误是指不拒绝实际上不成立的H0,为“存伪”的错误,其概率通常用β表示。β只能取单尾,假设
检验
时一般不知道β的值,在一定条件下(如已知两总体的差值δ、样本含量n和检验水准α)可以测算出来。
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