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 ...

1. 总体与样本 0x1：数理统计中为什么要引入总体和个体这个概念 概率论与数理统计中，一个很重要的研究对象就是总体的概率分布，理论上说，我们希望获得被研究对象的总体样本，基于这份总体样本进一步研究其概率分布，但是遗憾地是，几乎在100%的情况下，我们都不可能获得真正的总体，我们只能获取有限 ...

区间估计 假设检验 ...

　　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 ...

(\mu,\sigma^2)\)参数的假设检验不外乎遵循以下的步骤： 找到合适的统计量，用统计量 ...

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 ...

假设检验实际上是用反证法做出非对即错的判断：先假定原假设是对的，然后将抽样数据代入相应的分布中去验证，观察原假设的数值是落在接受域还是拒绝域，由此做出是接受还是拒绝原假设的判断。 值得注意的是，不同于以往严格的数学证明，假设检验是建立在小概率事件原理的基础之上。由于小概率事件也有可能发生 ...