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文本“2017中级统计师《统计工作实务》要点：假设检验”由出国留学网统计师栏目整理，希望对考生有所帮助。
假设检验
假设检验是先对总体参数或分布形式提出某种假设,然后利用样本信息和样本统计量的分布特征去检验这个假定,做出是否拒绝原来假设的结论.
小概率事件：在一次事件中几乎不可能发生的事件。一般称之为“显著性水平”，用α表示。显著性水平一般取值为：α=0。05或α=5%。
假设检验的过程：
首先要提出一个原假设和备择假设。原假设也称为零假设，记为H0。备择假设又称为备选假设，记为H1。
第二，确定检验统计量。
在对总体的均值进行检验时，大样本应用正态分布检验，计算Z统计量，小样本一般用t分布检验，计算t统计量。
第三，确定显著性水平α。
根据样本所得的数据来拒绝零假设的概率应小于0.05，当然也可能是0.01，0.005，0.001等等。拒绝正确零假设的错误常被称为第一类错误或弃真错误α。当备选假设正确时反而说零假设正确的错误，称为第二类错误或取伪错误β。
假设检验决策结论及其后果：
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决策结果 |
实际情况 |
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H0为真 |
H0为伪 ... | |
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