原假设和备择假设中的等号
什么时候用p检验？
什么时候用p检验？
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。
从p值的英文概念——probability value——很容易理解它是某一种概率的值，这个概率的具体含义是什么？要说明这个概率的含义，我们先说明假设检验的流程，首先提出原假设和备择假设；其次，确定适当的检验统计量（如z统计量、t统计量或F统计量），并计算器数值，这一步会选定一个置信水平即α（如α0.05或α0.01）；最后进行统计决策，决策的依据是根据样本计算出的统计量与选定置信水平下的值进行比较，然后决定是接受原假设还是拒绝原假设。
检验统计量实质上是什么？
检验统计量
用于假设检验计算的统计量
检验统计量是用于假设检验计算的统计量。在零假设情况下，这项统计量服从一个给定的概率分布，而这在另一种假设下则不然。从而若检验统计量的值落在上述分布的临界值之外，则可认为前述零假设未必正确。统计学中，用于检验假设量是否正确的量。常用的检验统计量有t统计量，Z统计量等。
ad检验的步骤？
什么是假设检验：假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。
具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。
常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法，秩和检验等。 假设检验的基本步骤如下：
1、提出检验假设又称无效假设，符号是H0；备择假设的符号是H1。 H0：样本与总体或样本与样本间的差异是由抽样误差引起的；
H1：样本与总体或样本与样本间存在本质差异； 预先设定的检验水准为0.05；当检验假设为真，但被错误地拒绝的概率，记作α，通常取α0.05或α0.01。
2、选定统计方法，由样本观察值按相应的公式计算出统计量的大小，如X2值、t值等。
根据资料的类型和特点，可分别选用Z检验，T检验，秩和检验和卡方检验等。
3、根据统计量的大小及其分布确定检验假设成立的可能性P的大小并判断结果。若Pgtα，结论为按α所取水准不显著，不拒绝H0，即认为差别很可能是由于抽样误差造成的，在统计上不成立；如果P≤α，结论为按所取α水准显著，拒绝H0，接受H1，则认为此差别不大可能仅由抽样误差所致，很可能是实验因素不同造成的，故在统计上成立。P值的大小一般可通过查阅相应的界值表得到。 教学中的做法: 1.根据实际情况提出原假设和备择假设；
2.根据假设的特征，选择合适的检验统计量；
3.根据样本观察值，计算检验统计量的观察值(obs)；
4.选择许容显著性水平，并根据相应的统计量的统计分布表查出相应的临界值(ctrit)；
5.根据检验统计量观察值的位置决定原假设取舍。