概率論檢驗方法有哪些

1. 概率論的假設檢驗什麼情況用左邊檢驗什麼情況用右邊檢驗～能舉例就更好了

類似於壽命問題用左檢驗,因為壽命越大越好，我們只要關心壽命小於某值是否是小概率事件即可；

類似於產品次品率問題用右檢驗,因為次品率越低越好，我們只要關心次品率大於某值是否是小概率事件即可；

2. 概率論關於兩個正態總體的假設檢驗

在「總體」身上提出一對對立的命題（原假設和備擇假設），利用「樣本」提供的信息在這2個命題中作出二選一的判斷，即選擇支持其中的一個命題、拒絕另外一個。假設檢驗一般是通過「反證「 的方式對命題進行取捨：首先假定「原假設」為真，看是否引起邏輯上的矛盾----若沒引起矛盾，就接受原假設；反之，當承認「原假設」為真時引起了邏輯上的矛盾，就不能接受原假設，而選擇支持它的對立命題。

3. 概率論與數理統計 假設檢驗

假設檢驗，是已知數據，檢驗是否可信。
區間估計，是算出置信區間。
其實過程都是一樣的，就是用已知的數據，也就是樣本，計算出樣本均值樣本方差這些，然後代入三大分布，開放分布，標准正態分布，t分布，計算出置信區間，也就是概率大的區間。區間估計就到此為止，這個區間就是答案，假設檢驗則要檢驗數據是否合理。
打字不易，如滿意，望採納。

4. 什麼是統計檢驗怎麼選擇統計檢驗方法

統計檢驗亦稱「假設檢驗」。根據抽樣結果，在一定可靠性程度上對一個或多個總體分布的原假設作出拒絕還是不拒絕（予以接受）結論的程序。決定常取決於樣本統計量的數值與所假設的總體參數是否有顯著差異。這時稱差異顯著性檢驗。檢驗的推理邏輯為具有概率性質的反證法。

選擇

顯著性水平和否定域

有了與問題相關的抽樣分布，我們便可以把所有可能的結果分成兩類：一類是不大可能的結果；另一類人們預料這些結果很可能發生。既然如此，如果我們在一次實際抽樣中得到的結果恰好屬於第一類，我們就有理由對概率分布的前提假設產生懷疑。

在統計檢驗中，這些不大可能的結果稱為否定域。如果這類結果真的發生了，我們將否定假設；反之就不否定假設。概率分布的具體形式是由假設決定的，假設肯定不止一個。在統計檢驗中，通常把被檢驗的那個假設稱為零假設(或稱原假設，用符號H0表示)，並用它和其他備擇假設(用符號H1表示)相對比。

值得注意的是，假設只能被檢驗，從來不能加以證明。統計檢驗可以幫助我們否定一個假設，卻不能幫助我們肯定一個假設。為了使檢驗更嚴格、更科學，還需要更多的東西。首先，我們必須確定冒犯第一類和第二類錯誤的風險的程度；其次，要確定否定域是否要包含抽樣分布的兩端。

第一類錯誤是，零假設H0實際上是正確的，卻被否定了。第二類錯誤則是，H0實際上是錯的，卻沒有被否定。第二類錯誤是，零假設H0實際上是錯誤的，卻沒有被否定。遺憾的是，不管我們如何選擇否定域，都不可能完全避免第一類錯誤和第二類錯誤，也不可能同時把犯兩類錯誤的危險壓縮到最小。

對任何一個給定的檢驗而言，第一類錯誤的危險越小，第二類錯誤的概率就越大；反之亦然。一般來講，不可能具體估計出第二類錯誤的概率值。第一類錯誤則不然，犯第一類錯誤的概率是否定域內各種結果的概率之和。

由於犯第一類錯誤的危險和犯第二類錯誤的危險呈相背趨向，所以統計檢驗時，我們必須事先在冒多大第一類錯誤的風險和多大第二類錯誤的風險之間作出權衡。被我們事先選定的可以犯第一類錯誤的概率，叫做檢驗的顯著性水平(用α表示)，它決定了否定域的大小。

如果抽樣分布是連續的，否定域可以建立在想要建立的任何水平上，否定域的大小可以和顯著性水平的要求一致起來（後面的正態檢驗就如此）。如果抽樣分布是非連續的，就要用累計概率的方法找出一組構成否定域的結果。

即在已知概率分布表上，從兩端可能性最小的概率開始向中心累計，直至概率之和略小於選定的顯著性水平為止。在許多場合，我們能預測偏差的方向，或只對一個方向的偏差感興趣。每當方向能被預測的時候，在同樣顯著性水平的條件下，單側檢驗比雙側檢驗更合適。

因為否定域被集中到抽樣分布更合適的一側，可以得到一個比較大的尾端。這樣做，可以在犯第一類錯誤的危險不變的情況下，減少了犯第二類錯誤的危險。

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選擇統計檢驗程序的方法時需考慮以下條件：

1、看總體分布是否已知。如果已知，看是不是正態分布。如果已知樣本分布為常態分布就可以選擇參數檢驗法，如果總體分布未知就用非參數檢驗法。

2、在參數檢驗中，如果總體分布為正態，總體方差已知，兩樣本獨立或相關都可以採用Z檢驗；如果總體方差未知，根據樣本方差，採取不同的t檢驗。如果總體分布非正態，總體方差已知，根據樣本獨立或相關採取Z』檢驗；如果總體方差未知，根據獨立和相關採取不同的Z『檢驗。

3、根據題目考慮用單側還是雙側檢驗。

4、在非參數檢驗中，按照兩個樣本相關和不相關、精度與容量等，可以採用符號檢驗、秩和檢驗等方法。

5. 概率論 假設檢驗

很簡單啊，那有什麼理解不了的。第一類錯誤拒絕正確的。題目說了，正確是h0，那麼h0的，x＜2/3概率就是a，第二類錯誤就是原假設是錯誤的，又接受了。所以就是對h1，h1的x<2/3的概率。

6. 概率論中怎麼選取適合的假設檢驗幾種檢驗又是分別檢測什麼的（詳細）

有升高或變大字樣就選右邊假設,有降低或減小字樣選左邊假設,如果既可能升又可能降選雙邊.單個總體時,檢驗總體均值,z檢驗是在總體方差曉得的時候檢驗總體用,不曉得總體方差時用t檢驗:檢驗總體方差,總體均值未知的話,卡方檢驗.兩個總體時,檢驗兩者均值關系,如果兩者方差已知,用z檢驗,如果未知且相等,則用t檢驗;檢驗兩者方差關系,且兩者均值未知時,用f檢驗.

7. 概率論假設檢驗

這里最重要的問題是原假設的選擇問題，根據題目的條件，為單總體方差的檢驗，電視機的樣本方差明顯大於視頻設備的總體標准差，n=30，可看成大樣本，滿足正態總體所以，令原假設問 H: S^2<=0.75 ;被擇假設：H':S^2>0.75 （S為電視機的標准差）構造檢驗統計量：X^2=s^2*(n-1)/S^2=2*(30-1)/0.75=77.33……因為 X^2~X^2(30-1) 所以 再顯著性水平α=0.05下，X^2分布的分位值查表可得： 16.047所以，X^2>16.047,拒絕原假設，接受被擇假設，即認為電視機的方差顯著（α=0.05）大於0.75

8. 概率論與數理統計統計——假設檢驗2

盒子中有兩種紅白顏色的100個球，
奧巴馬作假設：盒子中有98白球，2紅球。
假定該假設為真
現在做實驗，抽取一球，得紅球，若據此否定原假設，即棄真，犯第一類錯誤，顯然這個概率為0.02。
假定該假設不真
現在做實驗，抽取一球，得白球，若據此肯定原假設，即取偽。
問題補充：A，α+β<1

9. 5種常用的統計學方法是什麼

1、大量觀察法

(9)概率論檢驗方法有哪些擴展閱讀：

（一）大量觀察法

這是統計活動過程中搜集數據資料階段（即統計調查階段）的基本方法：即要對所研究現象總體中的足夠多數的個體進行觀察和研究，以期認識具有規律性的總體數量特徵。大量觀察法的數理依據是大數定律，大數定律是指雖然每個個體受偶然因素的影響作用不同而在數量上幾存有差異。

但對總體而言可以相互抵消而呈現出穩定的規律性，因此只有對足夠多數的個體進行觀察，觀察值的綜合結果才會趨向穩定，建立在大量觀察法基礎上的數據資料才會給出一般的結論。統計學的各種調查方法都屬於大量觀察法。

（二）、統計分組法

由於所研究現象本身的復雜性、差異性及多層次性，需要我們對所研究現象進行分組或分類研究，以期在同質的基礎上探求不同組或類之間的差異性。統計分組在整個統計活動過程中都佔有重要地位，在統計調查階段可通過統計分組法來搜集不同類的資料，並可使抽樣調查的樣本代表性得以提高（即分層抽樣方式）；

在統計整理階段可以通過統計分組法使各種數據資料得到分門別類的加工處理和儲存，並為編制分布數列提供基礎；在統計分析階段則可以通過統計分組法來劃分現象類型、研究總體內在結構、比較不同類或組之間的差異（顯著性檢驗）和分析不同變數之間的相關關系。統計學中的統計分組法有傳統分組法、判別分析法和聚類分析法等。

（三）、綜合指標法

統計研究現象的數量方面的特徵是通過統計綜合指標來反映的。所謂綜合指標，是指用來從總體上反映所研究現象數量特徵和數量關系的范疇及其數值，常見的有總量指標、相對指標，平均指標和標志變異指標等。

綜合指標法在統計學、尤其是社會經濟統計學中佔有十分重要的地位，是描述統計學的核心內容。如何最真實客觀地記錄、描述和反映所研究現象的數量特徵和數量關系，是統計指標理論研究的一大課題。

10. 概率論中假設性檢驗問題

方差未知用t分布

這是顯著性水平為0.05的雙側假設檢驗，所以應用上0.025分位數，

所以，顯然你們這個題出錯了，應該給t0.025(9)，因為均值不管是低還是高，都是不符合要求的，此時不能用單側檢驗。

按照正確的方法計算應該如下

設h0:期望=0.05，

接受域為(X拔-t0.025(9)*方差/樣本容量）,X拔+t0.025(9)*方差/樣本容量)

計算後可以得出接受域，X拔若落在這之內則接受，

如果非要按照按照你們老師講的這個，把t0.025(9)的0.025換成0.5即可。

還有樓上那位也是按照單側檢驗來做的，顯然有問題。