假设检验时什么时候用左边检验什么时候用右边检验

有关系啊.犯一类错误的概率增大,第二类必定减小.嗯具体的你看一下文章.这个讲的非常好!

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.

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：

1.组间方差大说明影响因素显著齐次性检验是保证假设检验操作的有效性方差分析的前提条件是因变量在服从正态分布时影响因素的各个水平上的分布具有等方差性因此只有方差齐次检验接受了等方差的假设方差分析的结果才

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

拒绝H0,接受H1.因为我们认为在整体中抽样,抽得这样一个样本的几率

假设检验包括两种一种是已知总体分布类型,对参数做统计检验的参数检验另一种是不知道总体分布类型,利用样本数据对总体分布形态等进行推断,即非参数检验“非参数”检验：不检验参数,而只判断总体分布形态参数指：

独立样本t检验是用来比较两个组的数据有没有差距的.方差分析用来比较三个以上个组.ppv课学习网站、再问：两组数据的时候不能用方差分析吗，如果比较城市和农村的人口对于问题的看法呢，就只能用独立样本T检验

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

检验的原假设应该是,h0:u>=5000,h1:u再问：H1:

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.

根据大量调查,已知健康成年男子脉搏的均数为72次/分钟,某医生在一山区随机测量了25名健康成年男子脉搏数,求得其均数为74.2次/分钟,标准差为6.5次/分钟,能否认为该山区成年男子的脉搏数与一般健康

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.

1.严格地说要求总体是正态总体.2.根据中心极限定理如果是大样本,总体不是正态总体时,可近似处理.3.还是根据中心极限定理,大量随机现象服从正态分布.但也有很多其他类型的分布4.必须利用F检验方差相等

你用SPSS做回归,默认会输出模型的检验与回归系数的检验,这是默认的,你仔细查看输出结果即可.结果分为几个部分：变量描述,方程检验,回归系数检验等

计算统计量后需要自己去查表,查临界值,看统计量与临界量的大小关系.主要在查表这个环节比较麻烦.而是由p-value的话,只要确定一个置信水平就可以了,比如你定为5%,那么p-value只要小于它就通过

假设检验是推断统计中的一项重要内容.用SAS、SPSS等专业统计软件进行假设检验,在假设检验中常见到P值(P-Value,Probability,Pr),P值是进行检验决策的另一个依据.P值即概率,反