size接受原假设-搜答案-搜搜做题作业网

p值过大,则不能拒绝原假设（与你选的显著水平有关）,原假设是序列为单位根过程（非平稳）.

主要看P值.但是GRANGER因果检验一般都是以变量相互不具有因果关系为原假设的,这样的原假设下,P值小于0.05就说明具有因果关系.

原假设是无罪假设,比如事件A等于事件B,事件A与事件B相关,两者均值相等,方差相等；备择假设是无法证明原假设情况下的选择,比如不等于,不相关,不相等（还可以是大于或小于）.

拒绝原假设接受备择假设,就自然而然有可能犯第一类错误,第一类错误（Ⅰ类错误）也称为α错误,是指当虚无假设(H0)正确时,而拒绝H0所犯的错误.我们自然不希望出现这种错误,所以需要注意的就是把显著性水平

拒绝H0,接受H1.因为我们认为在整体中抽样,抽得这样一个样本的几率

H1是支持的假设,因其测的平均重大于65,所以应支持大于

显著性水平为1-0.95=0.05<概率0.073,是不能拒绝原假设的,也就是接受原假设.t值的用处在于你知道criticalvalue也就是临界值的条件下才行,如果你没法知道临界值,那么t值是没用的

P(H0)=P(A)P(H0/A)+P(-A)P(H0/-A)=0,01*0+0,99*0,99/0,99=0,99A犯第一类错误-A没犯第一类错误

通俗点说,那个P值是指“接近原假设的概率”,例如T统计量的P值,是指参数接近0的概率（因为原假设是参数为0）,我们一般用5%的显著性水平,如果P值小于0.05,即参数等于0的概率小于0.05,我们就可

原假设都是相等,即不存在差异.若p值

你从样本的角度的猜测是有道理的,其实你直接从假设检验的原则出发就能发现为什么会这样了：对这种简单假设检验的问题,假设检验的原理是给定的犯第一类错误的概率,尽量使得犯第二类错位的概率小,你把两个分布（原

Icanacceptfailure,butcan'taccepttogiveup

简单来说,就是反正法.比如双侧检验,问有无显著变化,你要验证是没有,当然就是等号放在原假了.如“某机床厂加工一种零件,根据经验知道,该厂加工零件的椭圆度近似服从正态分布,其总体均值为m0=0.081m

原假设(nullhypothesis)：研究者想收集证据予以反对的假设.表示为H0H0：=,>=或某一数值例如,H1：≠10cm,10cm

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大小5.--.差不多吧.我也不知道是不是.

想要支持的是备择假设原假设是研究者想要收集证据反对的假设

这个很正常的,不是每个假设都能刚好满足,我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：但是原因是什么呢，四个成立一个老师那里不肯啊

如果确实是这样,应该是接受原假设,因为不管那本参考书或统计软件都是说小于a（不包括等于a）就拒绝原假设.不过,如果你是使用统计软件的话,应该不存在这个问题,因为统计软件计算的P值可以高达十几位小数点,

本帖最后由dpr91于2009-12-1019:40编辑简单来说,就是反正法.比如双侧检验,问有无显著变化,你要验证是没有,当然就是等号放在原假了.如“某机床厂加工一种零件,根据经验知道,该厂加工零件

原因在于血液中的抗凝集素的含量远低于凝集原的含量,输少量血时,前者的量可以忽略不计.但如果需要大量输血,就必须考虑血源中的抗凝集素,这时我们就需要血型严格匹配了.