t分布假设检验拒绝域,统计学中假设检验的分类

t分布假设检验拒绝域,统计学中假设检验的分类

这是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布，而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。t检验是目前医学研究中使用频率最高，医学论文中最常见到的处理定量资料的备择假设H1 ：mu_{0}≤\mu，小于说明要在均值左边才行，即要检验左边的拒绝域，所以是左尾检验。

t检验中拒绝域的大小与事先选定的显著性水平有一定关系。在确定了显著性水平之后，就可以根据值的大小确定出拒绝域T检验是假设检验的一种，又叫student t检验(Student’s t test),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料。T检验用于检验两个总体的均值差异是否显著。2

(三)基于成对数据的检验(t检验):数据不服从独立同分布但成对，可以将每对数据作为一个合成数据，根据题意这对数据的差或其他关系满足独立同分布，则可采用t检验对于不常见且原理解释较为困难的检验(如正态性检验),会用就行。不同检验统计量的形式不尽相同，其所服从的分布也不相同，但是假设检验的思路却是有共同之处的：

计算t分布的拒绝域的具体步骤如下：1.根据显著性水平和自由度，查表或使用统计软件得到t分布的临界值。2.根据样本量和t分布的临界值，计算出拒绝域的范围。四、实例分析假设主要用于方差的检验，后面的章节会讲到。z和t的主要区别就是看总体标准差σ是否已知，接下来我们就对比讲解z统计量和t统计量。z统计量假设条件：1. 样本量大。2. 总体为正太分布，样

step3: 计算拒绝域step4: 给出假设args z: 统计量t: 拒绝域''' def CheckResult(z,t,tp:check_type): iftpischeck_type.DOUBLE: #双边检验ifabs(z)>abs(t只要满足其中一个拒绝域，即可拒绝原假设。2在双侧检验的情况下，拒绝域在接受域的两侧，或分布图形的两端。二)对于单侧检验在进行单侧检验时，使用正态分布或t分布对总体均