假设检验的一般步骤：假设和备择假设

假定检测的通常方法假定检测的通常方法：（一）依照所研究问题的要求简述假设检验的步骤,提出原假定和备择假定.有三种类别的原假定和备择假定,以总体均值的假定检测为例加以说明.1.：；：2.：；：3.：；：其中,1.是左侧假定检测；2.是左侧假定检测；3.是右侧假定检测.由于假定检测是依据机率意义下的反证法来否定原假定,因此原假定应当包含等号.到底选用哪一种检测要视详细问题而定,尤其是选择左侧检测还是右边检测时,更要谨慎.（二）找出检测的统计量及其分布.与参数恐怕一样,假定检测也要按照样本数据进行统计推论.适于判定是否接受原假定的统计量称为检测统计量.在实际应用时,检测统计量的选择及其分布要按照检测的详细内容、抽样的方法、样本容量的大小和总体残差是否已知等多种诱因来确定简述假设检验的步骤,常用的检测统计量有统计量、统计量、统计量及统计量等.（三）规定明显性水平,就是选择发生第一类错误的最大容许机率.明显性水平的大小,取决于发生第一类错误和第二类错误形成的后果.假如取的较小,这么将要较大,但是否定一个真实原假定（弃真）的风险小了,其代价是降低了接受一个不真实原假定（取伪）的机率；反之,假如取的较大,这么将要较小,但是接受一个不真实原假定（取伪）的的风险小了,其代价是降低了否定一个真实原假定（弃真）的机率.因而,要按照研究问题的还要选择一个合适的,一般选为、或等.（四）确定决策规则.在选择好检测统计量和规定了明显性水平后,就可以依据求出否定原假定和接受原假定的临界值,因而也就确定了否定域.（五）估算检测统计量的值,做出统计决策.假如检测统计量的值落在否定域里,则否定；否则,不否定.还要说明的是,明显性检测只对发生第一类错误的机率进行了控制,而不对发生第二类错误的机率加以限制.因而,当我们决定接受时,并不意味着一定为真,由于我们不能确定该决策有多大的牢靠性.准确的说法是：在明显性水平为时,按照此次实验得到的样本数据,不足以否定.鉴于发生第二类错误的不确定性,一般在做决策时,统计学家建议我们选用“不否定或不抵制”的说法,而不选用“接受”的说法.虽然,要否定,只要一个例子就足够了.否定了,也就防止了第二类错误,因此依据样本数据,做出否定的决策就具备了靠谱性. #