第六章 假设检验：假设检验也就是利用样本提供的信息来判断假设是否成立的过程，先对总体参数提出某种假设，然后利用样本信息进行检验判断。通过对样本统计量的研究进而提出对总体参数假设的决策结论。其关键问题在于假设的设置。6.1基本原理:小概率事件的原理，如果对总体的某种假设是真实的，那么不利于或不能支持这一假设的事件A（小概率事件）在一次抽样试验中几乎不可能发生的；要是在一次抽样样本中A竟然发生了，就有理由怀疑该假设的真实性，拒绝这一假设；如果在一次一次抽样样本中事件A没有发生，即没有出现不合理现象，这时就不能拒绝原来的假设[单选题]假设检验的基本思想可以用（ ）来解释
6.2假设的设置:进行假设检验首先要同时设置一对假设，即原假设和备择假设。原假设通常是研究者想收集证据予以反对的假设，用H0表示。备择假设通常是研究者收集证据予以支持的假设，用H1来表示。在这里，原假设和备择假设组成一个完备事件，而且相互对立。
6.3假设检验的规则:在进行假设检验中，还需要理解两类错误、显著性水平、检验统计量、P值这些概念。
6.4总体参数的假设检验:与参数估计问题类似，假设检验也从均值、比例、方差三个参数进行假设检验
6.5软件的应用:在工作实践应用中，可以借助exce、SPSS等统计软件的应用，l直接得到总体均值假设检验结果。
置信区间
小概率事件
正态分布的性质
中心极限定理
答案：小概率事件
[单选题]将由显著性水平所规定的拒绝域平分为两部分，置于概率分布的两边，每边占有一半，这是（ ）
右侧检验
左侧检验
双侧检验
单侧检验[单选题]显著性水平表达了区间估计的（ ）
可靠性
有效性
不可靠的概率
准确性[单选题]在假设检验中，原假设H0，备择假设H1，则称（ ）为犯第二类错误
H0为真，接受H1
H0不真，接受H0
H0不真，拒绝H0
H0为真，拒绝H1[单选题]若H0：μ≤μ0，抽出一个样本，其均值＜μ0，则（ ）
有可能拒绝原假设
接受原假设
有可能接受原假设
拒绝原假设[单选题]在假设检验中，显著性水平是（ ）
原假设为伪时被接受的概率
原假设为真时被接受的概率
原假设为真时被拒绝的概率
原假设为伪时被拒绝的概率 [多选题]总体均值为200，标准差为50，从总体中随机抽取样本量为100 的简单随机样本，则（ ）
样本均值的数学期望是20
样本均值的标准差是5
样本均值的数学期望是200
抽样平均误是5
样本均值的数学期望是0.5[多选题]根据原假设的情况，假设检验中的临界值（ ）
总是以零为中心，呈对称分布
有时有一个，有时有两个
只可能为正值
只能有一个，不会有两个
有时有负值[多选题]下列有关假设检验的说法，正确的是（ ）
假设检验的首要步骤是选择一个合适的检验统计量
根据样本推断总体，有可能犯弃真错误和取伪错误
假设检验的基本思想是小概率原理
原假设和备择假设相互对立，而且两者只有一个正确[多选题]在假设检验中，总体参数（ ）
是不确定的
是确定的
是已知的
是未知的
是假设的
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