一、什么是p值

在假设检验中，证明备择假设H₁存在困难，我们就去证明它的反面原假设H0。P值实际上是当H0假设为真，一些极端情况出现的概率，如果P值很小，说明这种情况发生的概率很小。如果这种情况出现了，根据小概率原理，我们就有理由拒绝原假设，P值越小，拒绝原假设的理由越充分。

P值是H0能被拒绝的最小值。α是上限控制值

二、双侧检验的p值

若p值≥α/2，不拒绝H0

若p值<α/2，拒绝H0

三、单侧检验的p值

若p值≥α，不拒绝H0

若p值＜α，拒绝H0

四、假设检验中双侧假设和单侧假设的决策范式α

4.1 双侧检验

1.拒绝域在统计分布的两侧，有两个拒绝域，两个临界值，每个拒绝域的面积为α/2

2.只要μ＞μ0或μ＜μ0二者之中有一个成立，就可以拒绝原假设（μ0是原假设H0的总体均值，前句话的意思就是当μ落到拒绝域里时，就可以拒绝原假设）

4.2 单侧检验

1.拒绝域在统计分布的一侧，有一个拒绝域，一个临界值，拒绝域的面积为α

五、总体均值的推断

在对总体均值进行推断时，需要考虑总体方差是否已知，用于构造估计量的样本是大样本（通常要求n≥30）还是小样本（n＜30）等几种情况

1.α²已知或α²未知大样本

①假定条件

总体服从正态分布，且方差（α²）已知

如果不是正态分布，可由正态分布来近似（n≥30）

②使用正态分布统计量

a、当总体方差α²已知时，符合z分布

b、当α²未知时，用样本方差s²代替，符合t分布

六、练习题

例1：

例2：

例3：

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