问一个假设检验比较初级的问题

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例如为了验证一个样本的均值为10,原假设H0:x=10,备择假设H1:x<>10,用T检验可以很方便的得出结果,t值小于某临界值时,接受原假设,否则拒绝原假设.

想请教下为什么不能把原假设设为H0:x<>10,备择假设设为x=10,这样检验的结果会不会相反呢.{:3_60:}

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关键词：假设检验 备择假设 原假设 一个样 临界值 初级 假设检验

这个问题是关于数学分析的
我貌似学过。。。。这个是我当时记的
不知道对不对：
用反证法证明时，首先是假设可以推出一些结论的命题，然后进一步推导，总不会，假设一个什么也推不出来的命题，然后再从条件出发，一直推到和这个结论相反，那还不如用直接证明。两个的道理是一样的，还有就是从数据上直接证明H0成立是比较困难，直接证明不行，所以就假设可以推导出一些结论的命题，即无交互效应。

说白了
貌似直接证明比较困难。。。所以反证
这也是为什么选择反证的原因
要不就不用假设了
大概啊。。。。

貌似有些道理 我再仔细想下 下面继续发言

还有是不是构造的备择假设一定是小概率事件 这样就能确定两个的位置了

从使用的观点看，原假设是什么常常是明确的，而备择假设是模糊的。
如果从而而发 被他 的角度看 我意思你好好看看建设检验第一节 一两句讲不清楚

原假设往往是假设检验希望得到的结果

假设检验统计量的构造在备择意义下构造的，若按你所述，检验统计量无从下手。

是个考考你的问题吗?
假设检验是:
假设H0成立,然后得到某个统计量的分布,然后再看我们得到的统计量是不是在分布的正常范围里(比如95%),超出这个范围了,就认为是小概率事件,在一次试验里不可能发生的,我们就有理由拒绝它,所以我们只好接受备择假设.
如果H0假设为x<>10你如何得到统计量的分布?