假设检验

python实现假设检验-t检验设总体 X ∼ N ( μ , δ 2 ) X\sim N(\mu,\delta^2) X∼N(μ,δ2)，其中 μ , δ 2 \mu, \delta^2 μ,δ2未知，统计量 t = X ‾ − μ S / n t = \frac{\overline{X} - \mu}{S/\sqrt{n}} t=S/n X−μ服从标准正太分布，可以利用该统计量对总体均值 μ \mu μ进行假设检验，这种检验方法称为 t t t检验法。

python 实现方差检验前面介绍的 z z z检验和 t t t检验主要用于对总体的均值进行假设检验，下面主要介绍对总体方差进行假设检验的方法。

python统计分析——单样本t检验参考资料：用python动手学统计学1、导入库2、准备基础数据3、提出假设零假设：data的均值为50

假设检验（三）（单侧假设检验）在《假设检验（二）（正态总体参数的假设检验）》中我们讨论了形如 H 0 : θ = θ 0 ↔ H 1 : θ ≠ θ 0 H_0:\theta=\theta_0 \leftrightarrow H_1:\theta \neq \theta_0 H0:θ=θ0↔H1:θ=θ0 的假设检验问题，其中原假设 H 0 H_0 H0 为简单假设，备择假设 H 1 H_1 H1 所表示的参数区域在 H 0 H_0 H0 的参数区域的两侧，因而这样的假设称为双侧假设或双边假设。

假设检验（二）（正态总体参数的假设检验）在作假设检验时，若检验统计量服从正态分布，则称该检验为 u u u 检验；若检验统计量服从 χ 2 \chi^2 χ2 分布、 t t t 分布或 F F F 分布，则相应的检验称为 χ 2 \chi^2 χ2 检验、 t t t 检验或 F F F 检验。

程序员爱德华

概率论与数理统计：第七章:参数估计第八章:假设检验p i ( θ ) p_i(θ) pi(θ)、 f ( x i , θ ) f(x_i,θ) f(xi,θ)，用矩估计法来估计未知参数θ

奔跑的犀牛先生

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