我们可以根据经验或统计量对一些事情做出断言，问题是，如何判断这个断言的合理性？假设检验为我们提供了一种利用样本检验断言是否可靠的方法，能够让我们通过已有的证据验证断言是经过缜密的运算，还是毫无根据的瞎猜。 假设检验的背景 　　某个机器元件的质量标准是功率，功率越大越好，这个元件影响到公司 ...

> ####################5.2 > X<-c(159, 280, 101, 212, 224, 379, 179, 264, + 22 ...

一、基本概念 假设检验和参数估计解决的是不同的问题，参数估计是对参数$\theta$作出一个估计比如均值为$\mu$，而假设检验则是对估计的检验，比如均值真的是$\mu$嘛？ 1. 定义 假设检验指的是使用统计学的方法判定某假设为真的概率. 通常假设检验包含以下四个步骤： 1.1 形成 ...

本文介绍Neyman-Pearson理论，这也是我们会见到的最常见假设检验问题类，这里第一Part的概念介绍略显枯燥，大家尽量理解即可。由于本系列为我独自完成的，缺少审阅，如果有任何错误，欢迎在评论区中指出，谢谢！ 目录 Part 1：NP理论的基本概念 Part ...

注：终于写到最激动人心的部分了。假设检验应该是统计学中应用最广泛的数据分析方法，其中像"P值"、"t检验"、"F检验"这些如雷贯耳的名词都来自假设检验这一部分。我自己刚开进入生物信息学领域，用的最多的就是"利用t检验来判断某个基因在实验组和对照组中表达量的差异是否显著"。此外，对"P值"真正含义 ...

学习假设检验的基础知识，包括如何设置假设检验。 统计学家规定了关于可能性或不可能性的三个常规级别：如果达到样本均值的概率小于，0.05 即 5%，0.01 即 1% 或 0.001 即 0.1%，那么通常被视为不太可能发生。概率小于 0.1% 的情况是非常不可能的，这些叫做 α 水平。 现在 ...

1. 假设检验的基本概念 　　在总体的分布函数完全未知或只知其形式、 但不知其参数的情况下, 为了推断总体的某些性质, 提出某些关于总体的假设。 　　假设检验就是根据样本对所提出的假设作出判断: 是接受, 还是拒绝。 基本原理 　　小概率推断原理：小概率事件(概率接近0的事件 ...

在学完了几个重要分布之后,紧接着的内容就是这几个分布的使用,实际上这就是假设检验的过程 其中有一些概念: 分位点和分位数,p值,分布表,置信区间 因为是新概念, 我这种蒻蒻就是看得很不清楚，理解起来总是有点点模糊，很多书上讲得也不怎么清楚，现在搞清楚 参考博客： （假设检验） （t ...