假设检验
一、假设检验的概念
先对总体参数/分布形式提出某种假设，然后利用样本信息/相关统计量的分布特征检验这个假定是否拒绝原假设。

二、假设检验的目的
找出样本均值x 与总体均值μ存在差距的原因。

三、如何进行假设检验
小概率事件原理：取05.0=α的显著性水平。

1.提出原假设和备选假设；
某一数值）
某一数值；某一数值（或≥≤=μμμ:0H 某一数值）
某一数值；某一数值（或 μμμ≠:0H 2.选定检验统计量：（Z 统计量/t 统计量）
n x z σμ0-=，n
s x t 0μ-=； 3.选定显著性水平：（第一类错误，第二类错误）
第一类错误：（弃真错误）
0H 为真时拒绝，拒绝正确0H ；
（第一类错误的概率为α）； 第二类错误：（取伪错误）
0H 为假时接受，当1H 正确时，反而认为0H 正确；
（第二类错误的概率为β）； 两类错误不可同犯，也不是必犯其一，犯第一类错误的概率最大不超过α，但无法算出犯第二错误的概率。

4.根据数据计算检验统计量的值与其对应的概率p 值，并进行决策。

检验统计量的值：
根据给定α，查临界值2
2ααααt t z z 或，或
将z 值，t 值与临界值进行比较后得出结论。

P 值：
单侧检验：2 p ，不能拒绝0H ；
2 p ，拒绝0H ；
双侧检验：
2α
p ，拒绝0H ； 2α
p ，不能拒绝0H ；。