摘要：
在推论统计学中，零假设（英语：Null hypothesis，又译虚无假设、原假设，符号：H0{\displaystyle H_{0}}）是做统计检验时的一类假说。 零假设的内容一般是希望能证明为错误的假设，与零假设相对的是对立假说，即希望证明是正确的另一种可能。从数学上来看，零假设和备择假设。...
在推论统计学中，零假设（英语：Null hypothesis，又译虚无假设、原假设，符号：H0{\displaystyle H_{0}}）是做统计检验时的一类假说。 零假设的内容一般是希望能证明为错误的假设，与零假设相对的是对立假说，即希望证明是正确的另一种可能。从数学上来看，零假设和备择假设。
假设检验可以提出两种假设
Pitman）于20世纪30年代最早提出。 置换检验的零假设（虚无假设）为H0:F=G{\displaystyle H_{0}:F=G}，即所有样本都服从同一分布。置换检验通过对比样本置换后的检验统计量与置换前的检验统计量来决定是否拒绝零假设H0:F=G{\displaystyle H_{0}:F=G}、接受备择假设H1{\displaystyle。
假设检验提出假设
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P i t m a n ） yu 2 0 shi ji 3 0 nian dai zui zao ti chu 。 zhi huan jian yan de ling jia she （ xu wu jia she ） wei H 0 : F = G { \ d i s p l a y s t y l e H _ { 0 } : F = G } ， ji suo you yang ben dou fu cong tong yi fen bu 。 zhi huan jian yan tong guo dui bi yang ben zhi huan hou de jian yan tong ji liang yu zhi huan qian de jian yan tong ji liang lai jue ding shi fou ju jue ling jia she H 0 : F = G { \ d i s p l a y s t y l e H _ { 0 } : F = G } 、 jie shou bei ze jia she H 1 { \ d i s p l a y s t y l e 。
假设检验提出的两个假设
格拉布斯检验法（Grubbs's test），有时也被称为最大归一化残差检验，是一种在统计学中用于分析异常值的方法，因发明者弗兰克·E·格拉布斯（英语：Frank E. Grubbs）而得名。 格拉布斯检验法基于数据服从正态分布的假设，用于检验单变量（英语：Univariate）数据集内的离群值。因。
假设检验一般都可能产生两种错误
统计功效（英语：statistical power），或称检验功效（power of a test），是指假说检定中，当对立假说（Ha{\displaystyle H_{a}}，或记作H1{\displaystyle H_{1}}）为真时正确地拒绝零假设（H0{\displaystyle H_{0}}）的机率，即。
进行假设检验时,提出的假设有两个
Z检验，也称“U检验”，是为了检验在零假设情况下测试数据能否可以接近正态分布的一种统计测试。根据中心极限定理，在大样本条件下许多测验可以被贴合为正态分布。在不同的显著性水平上，Z检验有着同一个临界值，因此它比临界值标准不同的司徒顿t检定更简单易用。当实际标准差未知，而样本容量较小（小于等于30）时，司徒顿t检定更加适用。。
假设检验时需要设立哪些检验,都叫什么名字
数学表述为：引入p值作为检验样本（test statistic）观察值的最低显著水准。在α = 0.01或α = 0.05的条件下，若零假设成立的概率（p）小于α，则表示零假设成立的情况下得到这种观测结果的概率，比1%或5%还低，在该显著性水平下，我们可拒绝该零假设。 P(X=x)
假设检验首先要对总体提出假设一般应做两个假设
检验常作为检验一群来自常態分配母体的独立样本之期望值是否为某一实数，或是二（两）群来自常態分配母体的独立样本之期望值的差是否为某一实数。举个简单的例子，在某个学校中我们可以从某个年级中隨机抽样一群男生，以检验该年级男生与全校男生之身高差异程度是否如我们所假设的某个值。。
假设检验只提出一个假设
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我们辩证唯物主义者是重视通过实践来检验真理的，而实用主义者好像也要“叫那个留下的假设去实地试验，用试验的成败定它的价值”（“五十年来之世界哲学”）。但我们必须指出这二者是有根本区别的。马克思主义辩证唯物主义主张用实践检验真理，即是说，我们是在实践中检验“理论的东西之是否符合于客观真理性这个问题”（毛泽东：“实践论”）。经过实践检验。
假设检验的种类包括：t检验，Z检验，卡方检验，F检验等等。 假设检定的过程，可以用法庭的审理来说明。先想像现在法庭上有一名被告，假设该被告是清白的，而检察官必须要提出足够的证据去证明被告的確有罪。 在证明被告有罪前，被告是被假设为清白的。 假设被告清白的假设，就相当於虚无假说。 假设被告有罪的假设，则是对立假说。。
ゃōゃ
其中包含描述性分析：总量分析、相对数分析、平均数、变异指数等。 集中趋势概率分析：算数平均数、中位数、众数。 离散程度分析：极差、方差。 列表分析 假设检验分析 分布样式 参数估计（包含点、区间） 统程 多项分析与X2检验 多元统计分析 一元线性回归分析 聚类分析 线性规划一般是涉及运筹、矩阵等方法。 案例 计量经济学 可证伪性 市场调查。
没有得到其他的有用结论，这一般进一步意味着预期的结论是错误的。零结果仅意味着实验结果与预期假设不同，并不意味着实验结果是0或者实验结果中什么也没出现。 在统计学假设检验中，零结果与零假设有关，当实验结果与零假设下的概率没能达到显著性不同时被认为是零结果。一般显著性差异的P值设置为0.05（5%）左右。。
在统计学中，内曼-皮尔逊引理（英语：Neyman–Pearson lemma）是假设检验的基本引理，由耶日·内曼和埃贡·皮尔逊于1933年提出。引理指出当零假设和备择假设均为简单假设时，似然比检验（英语：Likelihood-ratio test）在所有显著性水平相同的检验中统计功效最大。 假设检验。
费雪变换（英语：Fisher transformation）是统计学中用于相关系数假设检验的一种方法。对样本相关系数进行费雪变换后，可以用来检验关于总体相关系数ρ的假设。 已知N组双变量样本(Xi, Yi), i = 1, , N，样本相关系数r为 r=∑i=1N(Xi−X¯)(Yi−Y¯)。
(F-test)，亦称联合假设检定（joint hypotheses test）、变异数比率检验、方差齐性检验。它是一种在零假设（null hypothesis, H0）之下，统计值服从F-分布的检验。其通常是用来分析用了超过一个参数的统计模型，以判断该模型中的全部或一部分参数是否適合用来估计母体。 F检验这名称是由美国数学家兼统计学家George。
邹检验（英语：Chow test）是一种统计和计量经济的检验。它可以测试两组不同数据的线性回归系数是否相等。在时间序列分析中，邹检验被普遍地用来检验结构性变化是否存在。邹检验是由经济学家邹至庄于1960年发明的。 假设我们的数据模型是： y=a+bx1+cx2+ε{\displaystyle。
p值为假设检验中假设零假设为真时观测到的至少与实际观测样本（英语：Realization (probability)）相同的样本的概率。很小的p值说明在零假设下观测到的概率很小。学术出版物中常常报告假设检验的p值。p值由于其确切意义难以掌握而屡遭误用（英语：misuse of p-values）；对p值的误用是元科学的主要课题。。
函数（被判定为素数）。这个函数通过检测 a=2,3,5,7,11{\displaystyle a=2,3,5,7,11} 这几种情况来进行素性检验。 假设我们需要检验 n=221{\displaystyle n=221} 是否是一个素数。首先n−1=220=(22)∗55{\displaystyle。
卡方检验（Chi-Squared Test或 χ 2 {\displaystyle \chi ^{2}} Test）是一种统计量的分布在零假设成立时近似服从卡方分布（ χ 2 {\displaystyle \chi ^{2}} 分布）的假设检验。在没有其他的限定条件或说明时，卡方检验。
统计学中，中位数检验是皮尔逊卡方检验的特例，是一种非参数统计检验，用于检验多个抽样的总体中位数是否相同的零假设。每个样本中的数据按是否大于样本中位数分配到两组，然后用皮尔逊卡方检验，确定每个样本中观察到的频率是否异于根据两组数据分布得出的预计频率。 对中大样本量，此检验。
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covariance），普通线性回归，t检验和F检验。一般线性模型是对多于一个因变量的情况的多元线性回归的推广。如果Y，B和U是列向量，则上面的矩阵方程将表示多元线性回归。 使用一般线性模型的假设检验可以通过两种方式进行：多变量或多个独立的单变量（英语：Univariate）检验。
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