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标题: 统计--假设检验 [打印本页]

作者: zhuma 时间: 09-9-2 09:32
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作者: allforyou 时间: 09-9-2 12:40
这个是指你假设的虚无假设是真实的的特定概率值，是预先设定好的，并非我们计算得到的观测数据的真实值，它是与观测数据进行比较的标准。计算得的真实值越大，假设检验的显著水平越大。仔细看下书就知道了，你只是概念弄混了。

[ 本帖最后由 allforyou 于 2009-9-2 12:42 编辑 ]

作者: 笔为剑 时间: 09-9-2 18:16
α是犯一类错误的概率。犯一类错误的概率越大，当然此假设检验的显著性水平就低了嘛。

作者: 恩和飞飞马 时间: 09-9-3 08:59
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作者: zhuma 时间: 09-9-3 17:56
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作者: zhouran 时间: 09-9-3 18:53

原帖由 zhuma 于 2009-9-3 17:56 发表
根据上面的提示，我是这样理解的，举个例子说明
当α有0.01增加到0.05时，相应的Z值则由2.58下降到1.96即犯错误的概率是下降的，也就是显著性水平下降。
对于这个问题我的误区在于直接把α代换成显著性水平来 ...

α有0.01增加到0.05时犯一类错误该旅不是增大才对吗

作者: zhuma 时间: 09-9-3 19:03
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作者: zhouran 时间: 09-9-3 21:39
我是这样理解：
如观察值落入α＝0.05的拒绝域中时，我们拒绝虚无假设，即认为差异显著，此时我们认为差异显著的把握有0.95。（但事实上我们有0.05的可能性会犯错，我们否定了差异不显著这个正确的假设，即一类错误）
如观察值落入α＝0.01的拒绝域中时，我们拒绝虚无假设，即认为差异显著，此时我们认为差异显著的把握有0.99。
所以α越小，显著性水平越高

作者: 麦斯威尔 时间: 09-9-3 23:18
我一直觉得这个题目有问题

显著性水平是指估计总体参数在某一区间时，可能犯错误的概率，用符号a表示。——见张版统计p200

那么从定义上看，所谓的显著性水平，就是我们假定的那个a（0.05或者0.01）。这个a是事先确定好的，而不是我们计算出来的Z值所对应的概率值，之所以计算Z的值并明白对应的概率p值，是为了进行显著性检验之用的，也就是看其有没有超出置信区间或者说概率p是大于或者还是小于a，如果小于a，那么显著；大于a，那么不显著。

显著性水平a越小，也就是说犯错误的概率越小，也就使得假设越有把握，但是直线区间会变加长。

作者: 西凉末 时间: 09-9-13 11:06
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作者: 奔跑的小猪猪 时间: 10-12-30 09:22
也是纠结这个问题在。。张书确实是那样讲的。。a就是可能犯错误的概率

作者: RBJ 时间: 11-12-17 10:14

奔跑的小猪猪发表于 2010-12-30 09:22
也是纠结这个问题在。。张书确实是那样讲的。。a就是可能犯错误的概率

请问下纠结的结论是什么，我觉得按照书本上的话那就是，显著性水平就是估计总体参数落在某一区间时犯错误的概率啊。还有另外一句原话：显著性水平在假设检验中还指拒绝虚无假设时可能出现的犯错误的概率水平。

还是觉得这题目有问题呐。哪个高人出来冒个泡呗。非常感激

作者: panda123 时间: 11-12-17 10:38
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作者: retina 时间: 11-12-20 20:48
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作者: panda123 时间: 11-12-20 22:36
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