我們可以根據經驗或統計量對一些事情做出斷言，問題是，如何判斷這個斷言的合理性？假設檢驗為我們提供了一種利用樣本檢驗斷言是否可靠的方法，能夠讓我們通過已有的證據驗證斷言是經過縝密的運算，還是毫無根據的瞎猜。 假設檢驗的背景 　　某個機器元件的質量標准是功率，功率越大越好，這個元件影響到公司 ...

假設檢驗實際上是用反證法做出非對即錯的判斷：先假定原假設是對的，然后將抽樣數據代入相應的分布中去驗證，觀察原假設的數值是落在接受域還是拒絕域，由此做出是接受還是拒絕原假設的判斷。 值得注意的是，不同於以往嚴格的數學證明，假設檢驗是建立在小概率事件原理的基礎之上。由於小概率事件也有可能發生 ...

一、基本概念 假設檢驗和參數估計解決的是不同的問題，參數估計是對參數$\theta$作出一個估計比如均值為$\mu$，而假設檢驗則是對估計的檢驗，比如均值真的是$\mu$嘛？ 1. 定義 假設檢驗指的是使用統計學的方法判定某假設為真的概率. 通常假設檢驗包含以下四個步驟： 1.1 形成 ...

先PS一個：考慮到這次的題目本身的特點 嘗試下把說明性內容都直接作為備注寫在語句中 另外用於說明的部分例子參考了我的教授Guy Yollin在Financial Data Analysis and Modeling with R這門課課件上的例子 部分參考了相關package的幫助文檔中的例子 ...

假設檢驗(hypothesis testing)，又稱統計假設檢驗，是用來判斷樣本與樣本、樣本與總體的差異是由抽樣誤差引起還是本質差別造成的統計推斷方法。顯著性檢驗是假設檢驗中最常用的一種方法，也是一種最基本的統計推斷形式，其基本原理是先對總體的特征做出某種假設，然后通過抽樣研究的統計推理，對此 ...

版權聲明：本文為博主原創文章，轉載請注明出處 一、正態分布參數檢驗 例1. 某種原件的壽命X（以小時計）服從正態分布N（μ, σ)其中μ, σ2均未知。現測得16只元件的壽命如下： 159 280 101 212 224 379 179 ...

注：終於寫到最激動人心的部分了。假設檢驗應該是統計學中應用最廣泛的數據分析方法，其中像"P值"、"t檢驗"、"F檢驗"這些如雷貫耳的名詞都來自假設檢驗這一部分。我自己剛開進入生物信息學領域，用的最多的就是"利用t檢驗來判斷某個基因在實驗組和對照組中表達量的差異是否顯著"。此外，對"P值"真正含義 ...

摘要: 本文由digging4發表於：http://www.cnblogs.com/digging4/p/5054603.html 統計建模與R軟件-第五章 假設檢驗 5.1正常男子血小板計數均值為\(225*10^9/L\)，今測得20名男性油漆工人的血小板計數值（單位：\(10^9/L ...