数理统计 Cheat Sheet 13:正态总体均值的假设检验
1. 单个总体 $N(\mu, \sigma^2)$ 均值 $\mu$ 的检验 1.1. $\sigma^2$ 已知,关于 $\mu$ 的检验($Z$ 检验) 前文 已经给出正态总体 $N(\mu, \sigma^2)$ 当 $\sigma^2$ 已知时关于 $\mu$ 的检验问题。此时使用统计量 \begin{equation} Z = \frac{\overline X – \…
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1. 单个总体 $N(\mu, \sigma^2)$ 均值 $\mu$ 的检验 1.1. $\sigma^2$ 已知,关于 $\mu$ 的检验($Z$ 检验) 前文 已经给出正态总体 $N(\mu, \sigma^2)$ 当 $\sigma^2$ 已知时关于 $\mu$ 的检验问题。此时使用统计量 \begin{equation} Z = \frac{\overline X – \…
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1. 定义 假设检验是在总体分布函数完全未知或只知其形式、但不知其参数的情况下,为了推断总体的某些未知特性,提出某些关于总体的假设,并根据样本对所提出的假设做出接受还是拒绝的决策。 例如对于某正态总体 $X$,已知其方差为 $\sigma^2$,但不知其均值 $\mu$。现在要根据样本判断均值 $\mu$ 是否为某一特定值 $\mu_0$,提出两个相互对立的假设: \begin{align…
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