假设检验

Alternative hypothesis

备择假设

然后利用样本信息去检验这个假设是否成立. 如果成立, 我们就接受这个假设,如果不成立,就放弃它. 所以也可以说,本章讨论的内容是如何利用样本信息,对假设成立与否作出判断的一套程序. 第一,提出原假设(Null hypothesis)和备择假设(Alternative hypothesis);

homogeneity test of variances

方差齐性检验

homogeneity of variance 方差齐性 | homogeneity test of variances 方差齐性检验 | hypothesis test 假设检验

homogeneity test of variances

方差齐*检验

homogeneity of variance 方差齐* | homogeneity test of variances 方差齐*检验 | hypothesis test 假设检验

homogeneity test of variances

方差齐性检验 英语堂

homogeneity of variance 方差齐性 | homogeneity test of variances 方差齐性检验 英语堂:[www.englishtang.com] | hypothesis test 假设检验

hypothetical syllogism

假设三段论

hypothesis testing 假设检验 | hypothetical syllogism 假设三段论 | hypotrochoid 次内摆线

size of a test

检验水准

检验水准(size of a test)亦称显著性水准(significance level),符号为α,是假设检验时发生第一类错误的概率. α常取0.05或0.01.

Significance test

显著性检验

在实际工作中往往难以实现;二是从总体中抽取一定数量的样本进行抽样研究,但要考虑抽样误差对结果的影响. 因此,若用样本信息去推断其所代表的总体间有无差别时,需要使用假设检验(hypothesis testing)或称显著性检验(significance test).

significance

显著性

4.显著性(Significance)首次由Fisher在假设检验中提出.假设检验中有两种错误: 拒真和纳伪.显著性检验仅考虑发生拒真错误的概率,也就是考虑原假设的Significance的程度,把拒真的概率控制在提前所给定的阈值alpha之下,来考虑检验原假设是否正确.

statistical hypothesis

统计假设

所以统计假设(statistical hypothesis)一般是否显著. 故统计检验(statistical test)又称显著性检验(test of sig-时则是由自变量所造成的, t 检验(或t 检定)(t test)就是分辨随机差异与自变量引起的差异的手段之-.

test of a linear hypothesis

线性假设的检验

线性假设的典范型|canonical form of a linear hypothesis | 线性假设的检验|test of a linear hypothesis | 线性空间的基|basis of linear space

overturned：倒转的

倒转的 inverted | 倒转的 overturned | 倒转点 inversion point

remind sb of/about sth：使某人想起

9. on the go 忙碌, (整天)奔忙 | remind sb. of / about sth. 使某人想起... | have fun 取乐