假设检验相关知识
原假设
原假也称为零假设，一般用H0表示。原假设一般是统计者想要拒绝的假设。
备选假设
备选假设用H1表示。备则假设是统计者想要接受的假设，而且备选假设和原假设一般为互斥假设。
例子：H0：
H1：
显著性水平
显著性水平
显著性水平是指当原假设实际上正确时，检验统计量落在拒绝域的概率，如图所示。显著性水平越小，即为接受域越大，拒绝域越小，假设成立的概率也就越大。结论：显著性水平越低，假设越容易成立。
假设检验的方式
分为双侧检验和单侧检验，双侧检验主要是对于假设为互斥（等于和不等于），单侧检验一般用于大于或等于。大于一般为右侧检验，小于一般为左侧检验
置信水平
置信水平为相信原假设成立的概率大小（
）,而且
为显著性水平。
假设检验的步骤
确定原假设和备择假设
在原假设成立的前提下构造检验统计量，而且分布一般有正态分布，t分布，F分布，卡方分布等。
根据显著性水平求出检验值或者P值
确定检验值的分布是否在接受域内，或者P值是否大于显著性水平。如果检验值在接受域内或者P值大于显著性水平，即为原假设成立，否则备择假设成立。
概率密度图
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