假设检验中如何判断单侧检验的方向

P-value值实际就是指的概率值,用它检验时要根据假设检验的实际情况.如果题目给出一个要求,而P-value值你已经知道,一般可以用它与阿尔法值比较做检验.

统计学上的自由度（degreeoffreedom,df）,是指当以样本的统计量来估计总体的参数时,样本中独立或能自由变化的资料的个数,称为该统计量的自由度.例如,在估计总体的平均数时,样本中的n个数全

一般对特定参数检验,根据实际情况确定是单侧检验还是双侧检验.比如,参数它有偏大的趋势,则用右侧单边检验,它有偏小的趋势,则用左侧单边检验.再问：可是有些题目貌似用左单侧检验或右单侧检验都可以的啊再答：

一般有：1.样本容量固定是,第一类错误α越小,第二类错误越大2.样本容量增大,可以同时减小第一类错误α和第二类错误3.通常主要控制第一类错误

有升高或变大字样就选右边假设,有降低或减小字样选左边假设,如果既可能升又可能降选双边.单个总体时,检验总体均值,z检验是在总体方差晓得的时候检验总体用,不晓得总体方差时用t检验:检验总体方差,总体均值

如果原假设为真,你将其拒绝了,这是第一类错误；如果原假设为假,而你没有拒绝,这是第二类错误；不仅t检验,所有的假设检验都存在这两类错误.再问：能再具体详细点吗？我一点统计学都不会。谢谢

单独样本T检验（One-SamplesTTest）用于进行样本所在总体均数与已知总体均数的比较,独立样本T检验（Independent-SamplesTTest)用于进行两样本均数的比较.

你的题目应该使用SPSS的Chi-SquareTest（拟合优度检验）.原假设是各台机床的故障次数完全相同（也就是质量相同）.以下是SPSS的分析结果：\x05机床编号\x05ObservedNExp

举例例一,检验某种治疗方法是否有效,是单侧检验,因为只要检测是否比原方法好,而不检验是否比原方法坏.例二,检验服用某种药物后对人体有好作用还是副作用,做双侧检验,因为既要考虑坏的情况,又要考虑好的情况

举例例一,检验某种治疗方法是否有效,是单侧检验,因为只要检测是否比原方法好,而不检验是否比原方法坏.例二,检验服用某种药物后对人体有好作用还是副作用,做双侧检验,因为既要考虑坏的情况,又要考虑好的情况

有一个边值我网了是多少了你自己找找吧没有到边值就用单侧否则双侧

是的,F检验和bartlett（适用正态数据）、levene（非正态数据）检验适合于多组样本的比较.

因子分析前,首先进行KMO检验和巴特利球体检验,KMO检验系数>0.5,(巴特利特球体检验的x2统计值的显著性概率)P值

卡方检验是对两个或两个以上样本率（构成比）进行差别比较的统计方法.T检验,主要是用于小样本（样本容量小于30）的两个平均值差异程度的检验方法.它是用T分布理论来推断差异发生的概率,从而判定两个平均数的

基于正太分布的原因是大自然界中的多数自然现象或者日常的多数数据都是符合正态分布的,也就是类似一个倒U曲线.当然也有不是正态分布的现象,比如投硬币的数据,就是一个二元分布,比如化学中一些元素的放射性这些

两种交叉检验的原理是两者之间量的多少引起的现象不一样,根据不同的现象来检验.

拒绝域位置\x09显著性水平\x09原假设\x09备择假设双侧\x09α/2\x09H0:θ＝θ0\x09H1:θ≠θ0左单侧\x09α\x09H0:θ≥θ0\x09H1:θθ0

当率是按自然顺序的等级分层时,除了可以用一般卡方检验比较各组率的差别外,若要分析率是否随分层变化而变化的趋势,可以用趋势卡方检验.若无单调性趋势,则不需作趋势卡方检验.SPSS中卡方检验：Analyz

在百度hi里面给你留言了

最本质的依据:就是小概率事件原理.在一次实验中小概率事件的发生被认定为基本不可能.这是最基本的.然后是在判定上可以利用三种方法进行H0检验:1:P值判定2:置信区间判定3:临界值(早期手法,判定其值是