概率论检验方法有哪些

1. 概率论的假设检验什么情况用左边检验什么情况用右边检验～能举例就更好了

类似于寿命问题用左检验,因为寿命越大越好，我们只要关心寿命小于某值是否是小概率事件即可；

类似于产品次品率问题用右检验,因为次品率越低越好，我们只要关心次品率大于某值是否是小概率事件即可；

2. 概率论关于两个正态总体的假设检验

在“总体”身上提出一对对立的命题（原假设和备择假设），利用“样本”提供的信息在这2个命题中作出二选一的判断，即选择支持其中的一个命题、拒绝另外一个。假设检验一般是通过“反证“ 的方式对命题进行取舍：首先假定“原假设”为真，看是否引起逻辑上的矛盾----若没引起矛盾，就接受原假设；反之，当承认“原假设”为真时引起了逻辑上的矛盾，就不能接受原假设，而选择支持它的对立命题。

3. 概率论与数理统计 假设检验

假设检验，是已知数据，检验是否可信。
区间估计，是算出置信区间。
其实过程都是一样的，就是用已知的数据，也就是样本，计算出样本均值样本方差这些，然后代入三大分布，开放分布，标准正态分布，t分布，计算出置信区间，也就是概率大的区间。区间估计就到此为止，这个区间就是答案，假设检验则要检验数据是否合理。
打字不易，如满意，望采纳。

4. 什么是统计检验怎么选择统计检验方法

统计检验亦称“假设检验”。根据抽样结果，在一定可靠性程度上对一个或多个总体分布的原假设作出拒绝还是不拒绝（予以接受）结论的程序。决定常取决于样本统计量的数值与所假设的总体参数是否有显着差异。这时称差异显着性检验。检验的推理逻辑为具有概率性质的反证法。

选择

显着性水平和否定域

有了与问题相关的抽样分布，我们便可以把所有可能的结果分成两类：一类是不大可能的结果；另一类人们预料这些结果很可能发生。既然如此，如果我们在一次实际抽样中得到的结果恰好属于第一类，我们就有理由对概率分布的前提假设产生怀疑。

在统计检验中，这些不大可能的结果称为否定域。如果这类结果真的发生了，我们将否定假设；反之就不否定假设。概率分布的具体形式是由假设决定的，假设肯定不止一个。在统计检验中，通常把被检验的那个假设称为零假设(或称原假设，用符号H0表示)，并用它和其他备择假设(用符号H1表示)相对比。

值得注意的是，假设只能被检验，从来不能加以证明。统计检验可以帮助我们否定一个假设，却不能帮助我们肯定一个假设。为了使检验更严格、更科学，还需要更多的东西。首先，我们必须确定冒犯第一类和第二类错误的风险的程度；其次，要确定否定域是否要包含抽样分布的两端。

第一类错误是，零假设H0实际上是正确的，却被否定了。第二类错误则是，H0实际上是错的，却没有被否定。第二类错误是，零假设H0实际上是错误的，却没有被否定。遗憾的是，不管我们如何选择否定域，都不可能完全避免第一类错误和第二类错误，也不可能同时把犯两类错误的危险压缩到最小。

对任何一个给定的检验而言，第一类错误的危险越小，第二类错误的概率就越大；反之亦然。一般来讲，不可能具体估计出第二类错误的概率值。第一类错误则不然，犯第一类错误的概率是否定域内各种结果的概率之和。

由于犯第一类错误的危险和犯第二类错误的危险呈相背趋向，所以统计检验时，我们必须事先在冒多大第一类错误的风险和多大第二类错误的风险之间作出权衡。被我们事先选定的可以犯第一类错误的概率，叫做检验的显着性水平(用α表示)，它决定了否定域的大小。

如果抽样分布是连续的，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显着性水平的要求一致起来（后面的正态检验就如此）。如果抽样分布是非连续的，就要用累计概率的方法找出一组构成否定域的结果。

即在已知概率分布表上，从两端可能性最小的概率开始向中心累计，直至概率之和略小于选定的显着性水平为止。在许多场合，我们能预测偏差的方向，或只对一个方向的偏差感兴趣。每当方向能被预测的时候，在同样显着性水平的条件下，单侧检验比双侧检验更合适。

因为否定域被集中到抽样分布更合适的一侧，可以得到一个比较大的尾端。这样做，可以在犯第一类错误的危险不变的情况下，减少了犯第二类错误的危险。

(4)概率论检验方法有哪些扩展阅读

选择统计检验程序的方法时需考虑以下条件：

1、看总体分布是否已知。如果已知，看是不是正态分布。如果已知样本分布为常态分布就可以选择参数检验法，如果总体分布未知就用非参数检验法。

2、在参数检验中，如果总体分布为正态，总体方差已知，两样本独立或相关都可以采用Z检验；如果总体方差未知，根据样本方差，采取不同的t检验。如果总体分布非正态，总体方差已知，根据样本独立或相关采取Z’检验；如果总体方差未知，根据独立和相关采取不同的Z‘检验。

3、根据题目考虑用单侧还是双侧检验。

4、在非参数检验中，按照两个样本相关和不相关、精度与容量等，可以采用符号检验、秩和检验等方法。

5. 概率论 假设检验

很简单啊，那有什么理解不了的。第一类错误拒绝正确的。题目说了，正确是h0，那么h0的，x＜2/3概率就是a，第二类错误就是原假设是错误的，又接受了。所以就是对h1，h1的x<2/3的概率。

6. 概率论中怎么选取适合的假设检验几种检验又是分别检测什么的（详细）

有升高或变大字样就选右边假设,有降低或减小字样选左边假设,如果既可能升又可能降选双边.单个总体时,检验总体均值,z检验是在总体方差晓得的时候检验总体用,不晓得总体方差时用t检验:检验总体方差,总体均值未知的话,卡方检验.两个总体时,检验两者均值关系,如果两者方差已知,用z检验,如果未知且相等,则用t检验;检验两者方差关系,且两者均值未知时,用f检验.

7. 概率论假设检验

这里最重要的问题是原假设的选择问题，根据题目的条件，为单总体方差的检验，电视机的样本方差明显大于视频设备的总体标准差，n=30，可看成大样本，满足正态总体所以，令原假设问 H: S^2<=0.75 ;被择假设：H':S^2>0.75 （S为电视机的标准差）构造检验统计量：X^2=s^2*(n-1)/S^2=2*(30-1)/0.75=77.33……因为 X^2~X^2(30-1) 所以 再显着性水平α=0.05下，X^2分布的分位值查表可得： 16.047所以，X^2>16.047,拒绝原假设，接受被择假设，即认为电视机的方差显着（α=0.05）大于0.75

8. 概率论与数理统计统计——假设检验2

盒子中有两种红白颜色的100个球，
奥巴马作假设：盒子中有98白球，2红球。
假定该假设为真
现在做实验，抽取一球，得红球，若据此否定原假设，即弃真，犯第一类错误，显然这个概率为0.02。
假定该假设不真
现在做实验，抽取一球，得白球，若据此肯定原假设，即取伪。
问题补充：A，α+β<1

9. 5种常用的统计学方法是什么

1、大量观察法

(9)概率论检验方法有哪些扩展阅读：

（一）大量观察法

这是统计活动过程中搜集数据资料阶段（即统计调查阶段）的基本方法：即要对所研究现象总体中的足够多数的个体进行观察和研究，以期认识具有规律性的总体数量特征。大量观察法的数理依据是大数定律，大数定律是指虽然每个个体受偶然因素的影响作用不同而在数量上几存有差异。

但对总体而言可以相互抵消而呈现出稳定的规律性，因此只有对足够多数的个体进行观察，观察值的综合结果才会趋向稳定，建立在大量观察法基础上的数据资料才会给出一般的结论。统计学的各种调查方法都属于大量观察法。

（二）、统计分组法

由于所研究现象本身的复杂性、差异性及多层次性，需要我们对所研究现象进行分组或分类研究，以期在同质的基础上探求不同组或类之间的差异性。统计分组在整个统计活动过程中都占有重要地位，在统计调查阶段可通过统计分组法来搜集不同类的资料，并可使抽样调查的样本代表性得以提高（即分层抽样方式）；

在统计整理阶段可以通过统计分组法使各种数据资料得到分门别类的加工处理和储存，并为编制分布数列提供基础；在统计分析阶段则可以通过统计分组法来划分现象类型、研究总体内在结构、比较不同类或组之间的差异（显着性检验）和分析不同变量之间的相关关系。统计学中的统计分组法有传统分组法、判别分析法和聚类分析法等。

（三）、综合指标法

统计研究现象的数量方面的特征是通过统计综合指标来反映的。所谓综合指标，是指用来从总体上反映所研究现象数量特征和数量关系的范畴及其数值，常见的有总量指标、相对指标，平均指标和标志变异指标等。

综合指标法在统计学、尤其是社会经济统计学中占有十分重要的地位，是描述统计学的核心内容。如何最真实客观地记录、描述和反映所研究现象的数量特征和数量关系，是统计指标理论研究的一大课题。

10. 概率论中假设性检验问题

方差未知用t分布

这是显着性水平为0.05的双侧假设检验，所以应用上0.025分位数，

所以，显然你们这个题出错了，应该给t0.025(9)，因为均值不管是低还是高，都是不符合要求的，此时不能用单侧检验。

按照正确的方法计算应该如下

设h0:期望=0.05，

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

计算后可以得出接受域，X拔若落在这之内则接受，

如果非要按照按照你们老师讲的这个，把t0.025(9)的0.025换成0.5即可。

还有楼上那位也是按照单侧检验来做的，显然有问题。