假設檢定:基本流程總整理Process of Hypothesis Testing ... | 就是愛看書
2015年9月30日—ProbabilityandStatistics-假設檢定:基本流程總整理ProcessofHypothesisTestingStatistics...假設檢定流程為:(1)提出相關的虛無假設和對立假設 ...
假設檢定流程為:(1) 提出相關的虛無假設和對立假設、(2)選擇檢定統計量、(3)選擇顯著水準並決定決策法則、(4)比較樣本統計量與臨界值並下結論。本篇將整個假設檢定流程大略走一遍,幫助理解統計這個學科,並讓一個局外人看完這篇對初統有初步的認識,甚至厲害一點的人可以馬上學會初統!
2015.11.7 各種優化並豐富數學內涵 2015.9.30 以假設檢定流程為主軸重新編排內容 2015.3.31 初版
一、提出虛無假設和對立假設1. 虛無假設和對立假設 $H_0$,虛無假設(null hypothesis):零假設通常由研究者決定,反應研究者對未知參數的看法。 $H_1$,對立假設(alternative hypothesis):它通常反應了執行檢定的研究者對參數可能數值的另一種看法。 [用心去感覺] 對立假設通常才是研究者最想知道的 把想要檢定的假設定為 H1,H0 則為其相反之假設。也就是說,虛無假設是「一般情形」,而對立假設是你想證明的「特殊觀點」。 2. 假設檢定中可能的錯誤 型 I 誤差 (Type I Error): 當 $H_0$ 為真,而拒絕 $H_0$ 所發生的錯誤。 P(Type I error) = α,α 又稱為顯著水準(significance level)。 型 II 誤差 (Type II Error): 當 $H_0$ 為假,而不拒絕 H0 所發生的錯誤(也就是 $H_1$ 為真,沒有接受 $H_1$ 為真所發生的錯誤)。 P(Type II error) = β 二、選擇檢定統計量(test statistic) 檢定統計量是由樣本所算出來的一個值,用來決定是否接受或拒絕 $H_0$。常用的檢定統計量有:Z, t, F 與 χ2。 ...
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