统计|如何理解假设检验中单侧检验与双侧检验

本博文源于《商务统计》。旨在讲述单侧检验与双侧检验的理解。假设检验的本质是根据小概率原理。小概率的事件不应该发生的事情竟然发生了，所以里面有猫腻。如何理解这两种呢？就需要借助一个例子。

双侧检验

例子：某工厂生产零件规格直径等于30mm,大于或者小于都认为不合格

这种就属于双侧检验，H0=30mmH_0=30mmH0=30mm,备择假设H1≠30mmH_1\neq30mmH1=30mm.检验针对于总体来说，如果我们从总体抽出一个零件当作样本，样本直径30.6mm那就属于不正常，因此拒绝原假设。

单侧假设

例子：大米生产时大米装袋有净含量10kg字样，若买大米大于等于10kg可接受，小于不接受

这种就属于单侧假设，单侧假设H0≥10kgH_0\ge10kgH0≥10kg,备择假设H1<10H_1\lt10H1<10kg.如果我们从总体中抽出8.9kg，那么我们必然不能接受，那就拒绝原假设。

总结

单侧假设和双侧假设本质上就是对总体的一种推断，如果样本中筹建出来不符合猜想，那就拒绝。

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