楼主: chi024
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[求助]关于假设... [推广有奖]

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chi024 发表于 2009-5-12 00:00:00 |AI写论文

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有一个很白痴的问题,但是困扰我很久了..希望大家能帮帮我解答...

我写统计学作业的时候,总需要假设,然后通过sig value和0.05比较,判断是否否认假设 (我用spss做的,国外上学)

但是怎么假设呢? 为什么有的假设, H0是两个数据有关联, HA是两个数据没关联 

而另一些题里 则是H0是两个数据没关联, HA是两个数据有关联 ??

迷糊...假设和问题到底是啥关系,怎么有的和问题一致,有的和问题相反??

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关键词:统计学作业 value alue SPSS PSS 统计学

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kmrd 发表于2楼  查看完整内容

在提出假设时,H0为原假设,H1为备则假设,至于它们如何设定一般要根据具体情况而定。例如,在单样本t检验中,由于t检验的目的是利用来自某总体的样本数据,推断该总体的均值是否与指定的检验值之间存在显著差异。因此,在提出假设时原假设H0为:总体均值与检验值之间不存在显著差异;反之,备则假设H1为:总体均值与检验值之间有显著差异。可见,H0与H1是一个事物的两个方面,二者是相互对立的关系。希望能对你有所帮助! ...

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沙发
kmrd 发表于 2009-5-12 01:48:00

在提出假设时,H0为原假设,H1为备则假设,至于它们如何设定一般要根据具体情况而定。例如,在单样本t检验中,由于t检验的目的是利用来自某总体的样本数据,推断该总体的均值是否与指定的检验值之间存在显著差异。因此,在提出假设时原假设H0为:总体均值与检验值之间不存在显著差异;反之,备则假设H1为:总体均值与检验值之间有显著差异。可见,H0与H1是一个事物的两个方面,二者是相互对立的关系。

希望能对你有所帮助!

[此贴子已经被作者于2009-5-12 2:09:40编辑过]

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藤椅
chi024 发表于 2009-5-12 14:59:00

谢谢2L

我的疑问就是 为啥H0不是"总体均值与检验值存在差异"而HA是"不存在差异" 如果按照你的例子...

因为有的case里 要横向和纵向比较一些关系 比如商品价格和location(1 2 3 4), promotion(1 2 3 4), sex(1 2)等的关系,以及这几个条件自身的关系等等 那时候的假设 貌似总和以前那种 比较2者关系的假设不同 抓狂...

板凳
miniwhale 发表于 2009-5-12 17:23:00

如何提出假设是个有意思的问题,在一般的常见研究中,Ho永远是取“=”这种形式,Ha根据不同情况会有〉、〈、≠这些形式

至于更深入一点地探讨,我曾经写过一篇短文如下:

今天上cos.name看到2008年统计学考研真题第四题“食品厂家说:净含量是每袋不低于250g。但有消费者向消协反映不是250g,消协据此要求厂家自检,同时消协也从中随机抽取20袋检验”

(1)如果厂家自己检验,你认为提出什么样的原假设和备则假设?并说明理由。
(2)如果从消费者利益出发,你认为应该提出什么样的原假设和备则假设?并说明理由。

我想:拒绝Ho是不容易的,因为必须p<α。所以厂家基于自己的利益应该提出:
Ho:weight ≥ 250g;
Ha:weight <
250g。
这样的话,即使实际测量得到的Weight<250,如果短斤少两不是很厉害的话,也无法拒绝Ho。

当然,消费者基于自己的利益就应该提出:
Ho:weight < 250g;
Ha:weight ≥ 250g;

但郑冰认为:
假设检验的主要目的是为了拒绝,所以厂家要说明自己的产品合格得拒绝原假设
因此应该提出:
H0:weight <
250g;

谢益辉认为:
1、厂家会说,不拒绝又不表示接受,因此消费者如果提出H0:weight <
250g则力度不够。
2、从是否容易拒绝零假设的角度来看,厂家提出weight ≥ 250g的确占点便宜。

仔细想想应该这样说:
食品厂家对于计量是否准确,心里是有数的。

如果确实不短斤少两,食品厂家则按郑冰的做法,提出以下假设:
Ho:weight = 250g;
Ha:weight >
250g。
这样可以非常有力的消除消费者的怀疑。

如果确实少上一点,食品厂家则按我的做法,提出以下假设:
Ho:weight = 250g;
Ha:weight < 250g。

如果少得比较厉害,食品厂家还是及早承认错误吧。

或者,你可以看浙江大学那本经典教材的2008版,上面对如何提出Ho也有简短的总结。

[此贴子已经被作者于2009-5-12 17:24:53编辑过]

报纸
malearning 发表于 2009-5-13 01:19:00

四楼已经说到假设检验的关键了。那就是原假设是受到保护的,在原假设成立的前提下,如果统计量出现小概率现象才能拒绝原假设,也就是需要强证据推翻原假设。古时候,老爷审案,原假设就是有罪,动不动打板子,要嫌疑人提供强证据表明清白。法制社会,原假设是无罪,需要检方提出强证据证明有罪。

实际假设检验还和统计量的构造有关,那就是原假设一般都是等式的,因为这样靶子只有一个,统计量能写出来,如果原假设是不等式形式,靶子有无穷个,统计量中出现未知参数,没法做检验。

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