假设检验计算题
@子怀697：6西格玛 假设检验中置信度的计算例题:已知螺栓的不合格率为1%,现从中抽32个样品,问出现2个不合格品的概率是多少 - 作业帮
商待15535481570…… [答案] N(np,np(1-p))=N(0.32,0.32*0.99) p=f(2-0.32)/开根号(0.32*0.99))
@子怀697：某假设检验,检验水准为0.05,经计算p>0.05,不拒绝H0,此时若推断有误其错误概率为多少?? - 作业帮
商待15535481570…… [答案] 型一错误概率为0.05
@子怀697：统计学假设检验求解题过程 -
商待15535481570…… 此方法使用双样本 T 检验计算 样本1均值: 12% N=200 方差1=12%*88% 样本2均值: 15% N=200 方差2=15%*85% H0: 没有显著差异, 即显著水平005情况下, 总体1-总体2=0 H0: 有显著差异, 即显著水平005情况下, 总体1-总体2不等...
@子怀697：统计学,假设检验问题,当α =0.05时,为什么Zα =1.645? - 作业帮
商待15535481570…… [答案] Zα是一个数值.设X~N(0,1),那么 P(X>Zα)=α. 在正态分布表中找,α,对应查出Zα. 要查Z0.05的值,即需要查1-0.05=0.95对应的Z值,翻开正态分布表,在表格中找到与0.95最接近的值为0.9495和0.9505,对应的Z值为1.64和1.65,故Z0.05=1.645
@子怀697：设Z为检验统计靓的计算值,假设的检验为H0:μ≤μ0,H1: μ>μ0,当Z=1.645时,计算出的P值为多少?具体应该怎么算? - 作业帮
商待15535481570…… [答案] 查表就可以得到
@子怀697：二项分布假设检验的题 -
商待15535481570…… 当假设H0实际为真时,由样本观测值做出了拒绝H0的错误结论,称为第一类错误.H0的情况下,W=2的概率是0.25,也就是第一类错误的概率是0.25.当假设H0实际为错误时,由样本观测值做出了接受H0的错误结论,称为第二类错误.H1的情况下,W=2的概率是0.64,其他情况的概率就是1-0.64=0.36,第二类错误的概率就是0.36.
@子怀697：在一次假设检验中当显著性水平α=0.01,原假设被拒绝时,则用α=0.0...
商待15535481570…… 很简单啊,那有什么理解不了的.第一类错误拒绝正确的.题目说了,正确是h0,那么h0的,x
@子怀697：假设检验例题 -
商待15535481570…… P值的计算统计从方法来看就是显著性检验.只不过是用数值来反映而已.如果这个值在接受域内就接受.并没有给你带来任何新的东西.(统计学 作者:贾俊平.在Google图书中可查).——就用你的“P值的计算进行统计”查的.我以为所谓的“更多地反映”其实是虚假的.只是表达的形式不同.比如差距有时并不能用差来表示,要用相对的比值来表示一样.
商待15535481570…… [答案] N(np,np(1-p))=N(0.32,0.32*0.99) p=f(2-0.32)/开根号(0.32*0.99))
@子怀697：某假设检验,检验水准为0.05,经计算p>0.05,不拒绝H0,此时若推断有误其错误概率为多少?? - 作业帮
商待15535481570…… [答案] 型一错误概率为0.05
@子怀697：统计学假设检验求解题过程 -
商待15535481570…… 此方法使用双样本 T 检验计算 样本1均值: 12% N=200 方差1=12%*88% 样本2均值: 15% N=200 方差2=15%*85% H0: 没有显著差异, 即显著水平005情况下, 总体1-总体2=0 H0: 有显著差异, 即显著水平005情况下, 总体1-总体2不等...
@子怀697：统计学,假设检验问题,当α =0.05时,为什么Zα =1.645? - 作业帮
商待15535481570…… [答案] Zα是一个数值.设X~N(0,1),那么 P(X>Zα)=α. 在正态分布表中找,α,对应查出Zα. 要查Z0.05的值,即需要查1-0.05=0.95对应的Z值,翻开正态分布表,在表格中找到与0.95最接近的值为0.9495和0.9505,对应的Z值为1.64和1.65,故Z0.05=1.645
@子怀697：设Z为检验统计靓的计算值,假设的检验为H0:μ≤μ0,H1: μ>μ0,当Z=1.645时,计算出的P值为多少?具体应该怎么算? - 作业帮
商待15535481570…… [答案] 查表就可以得到
@子怀697：二项分布假设检验的题 -
商待15535481570…… 当假设H0实际为真时,由样本观测值做出了拒绝H0的错误结论,称为第一类错误.H0的情况下,W=2的概率是0.25,也就是第一类错误的概率是0.25.当假设H0实际为错误时,由样本观测值做出了接受H0的错误结论,称为第二类错误.H1的情况下,W=2的概率是0.64,其他情况的概率就是1-0.64=0.36,第二类错误的概率就是0.36.
@子怀697：在一次假设检验中当显著性水平α=0.01,原假设被拒绝时,则用α=0.0...
商待15535481570…… 很简单啊,那有什么理解不了的.第一类错误拒绝正确的.题目说了,正确是h0,那么h0的,x
@子怀697：假设检验例题 -
商待15535481570…… P值的计算统计从方法来看就是显著性检验.只不过是用数值来反映而已.如果这个值在接受域内就接受.并没有给你带来任何新的东西.(统计学 作者:贾俊平.在Google图书中可查).——就用你的“P值的计算进行统计”查的.我以为所谓的“更多地反映”其实是虚假的.只是表达的形式不同.比如差距有时并不能用差来表示,要用相对的比值来表示一样.
