假设检验例题以及解析（假设检验例题及解析）
对所有读者来说，这篇文章会很有趣
假设检验是一种在观察到的数据点的统计数据中进行检验的想法。这是关于猜测可能有用或无法产生有意义结果的事情。
一个好的假设包含“ if”和“ then”两个词。例如，如果温度升高，则固体将熔化。
本文的前提条件：描述统计知识推理统计知识决策所涉及的步骤如下所示：提出假设找到正确的测试执行测试做决定当我们总是做假设时，我们必须知道什么是虚假假设。例如，如果我们说汽油价格更高，那么这只是一个陈述。如果我们说，一个州的汽油价格比另一个州高2卢比。因此，该陈述表明了进行假设的要点，其中我们有一些数据需要进行分析。
例子：
经理的平均薪水（或零假设）约为10万，替代假设为平均薪水不在10万左右。因此，我们必须检查原假设为真。
如果平均薪水接近10万，那么我们将接受原假设，否则，我们将拒绝原假设。
上面的分布显示了平均值落在其下的置信区间区域和以alpha表示的拒绝区域，即显着性水平区域。alpha值告诉您拒绝原假设（如果为真）的可能性。alpha的典型值为0.1、0.5、0.01，即10％，5％，1％，最常用的值为5％。
在上图中，我们可以看到平均值位于形状的中间，并且数据点呈正态分布。为此，我们进行了Z检验，公式如下所示：
如果样本均值接近假设均值，并且样本均值等于假设均值，则Z变为零，此测试旨在标准化或缩放样本均值。在这些情况下，我们将接受原假设。
但是，拒绝原假设的Z的值是多少，为此，我们不得不看到一侧和两侧的尾部检验。
5％的拒绝区域的alpha值是“ -1.96”和“ +1.96”。该值来自（1-alpha）Z表。
这意味着，如果我们在Z检验中获得的值小于“ -1.96”或大于“ +1.96”，我们将拒绝原假设。
到目前为止我们讨论的要点计算统计平均值使用Z检验对其进行缩放检查Z是否在拒绝区域中例子
在上面的照片中，我们给出了它，它是示例数据，因此，我们将使用标准误差。
样本平均值假设均值样本量标准误差显着性值分别为5％和1％现在，我们将使用Z检验公式来计算Z分数。我们不应将大写字母Z与小z混淆。大写Z表示Z分数，小Z表示表格中的临界值。与均值和方差相关的术语差异如下所示：
好吧，将所有值都放入Z后，得分为“ -4.67”。由于该值变为负值，从这个意义上讲，我们应该将绝对值设为Z分数。尽管标准正态分布在0附近对称，但是Z <负z的负值等于正Z>正z的值。
显着性水平为5％时的值| -4.67 | > 1.96 —→我们将拒绝原假设。因此，没有统计证据表明平均值为113,000。
显着性水平为1％时的值| -4.67 | > 2.58 —→即使在这个显着性值处，我们也将拒绝原假设。
进一步拒绝不放弃原假设的标准是什么？
因此，存在一种特殊的技术，我们无法拒绝它的原假设（称为p值）。
在样本数据中观察到P值，并将其与最小的alpha值进行比较，以否定原假设。
例子：
在上面的示例中，Z值为| -4.67 | 但是此值太大，很难在表格中找到，因此我们选择Z表格（1-alpha）表格的最后一个值，即0.9990，与此有关的p值为0.0001。
P值=（表格中的1-数字）
拒绝原假设的条件是p值<alpha。因此，在这种情况下，我们拒绝所有10％，5％，1％显着性水平的原假设。
让我们再举一个例子：
假设Z值达到2.12，并且在Z表中与其对应的值为0.9830。单面测试的p值为0.017，而双面测试的p值为0.034。在这种情况下，我们拒绝10％和5％的原假设，但不能拒绝1％显着性水平的原假设。
如果p值达到0.000，则结果将更为显着。
结论：本文是假设概念的基础，并以已知的方差作为示例。
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