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统计|如何理解假设检验中单侧检验与双侧检验

时间:2022-07-25 04:03:15

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统计|如何理解假设检验中单侧检验与双侧检验

本博文源于《商务统计》。旨在讲述单侧检验与双侧检验的理解。假设检验的本质是根据小概率原理。小概率的事件不应该发生的事情竟然发生了,所以里面有猫腻。如何理解这两种呢?就需要借助一个例子。

双侧检验

例子:某工厂生产零件规格直径等于30mm,大于或者小于都认为不合格

这种就属于双侧检验,H0=30mmH_0=30mmH0​=30mm,备择假设H1≠30mmH_1\neq30mmH1​​=30mm.检验针对于总体来说,如果我们从总体抽出一个零件当作样本,样本直径30.6mm那就属于不正常,因此拒绝原假设。

单侧假设

例子:大米生产时大米装袋有净含量10kg字样,若买大米大于等于10kg可接受,小于不接受

这种就属于单侧假设,单侧假设H0≥10kgH_0\ge10kgH0​≥10kg,备择假设H1<10H_1\lt10H1​<10kg.如果我们从总体中抽出8.9kg,那么我们必然不能接受,那就拒绝原假设。

总结

单侧假设和双侧假设本质上就是对总体的一种推断,如果样本中筹建出来不符合猜想,那就拒绝。

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