什么是零假设和备择假设 啥是零假设和备择假设

1、什么是零假设和备择假设：零假设:又叫原假设,指进行统计检验时预先建立的假设。零假设成立时,有关统计量应服从已知的某种概率分布。当统计量的计算值落入否定域时,可知发生了小概率事件,应否定原假设。

2、备择假设就是和原假设相反的假设。

这是零假设和对立假设

零假设：

在统计学中，零假设（虚无假设）是做统计检验时的一类假设。零假设的内容一般是希望证明其错误的假设。比如说，在相关性检验中，一般会取“两者之间没有关联”作为零假设，而在独立性检验中，一般会取“两者之间有关联”作为零假设。

对立假设：

与零假设相对的是备择假设（对立假设，英语：alternative hypothesis），即希望证明是正确的另一种可能。

也可以理解为零假设的其余可能结果。

a等于0.05， 这一差别不具有统计显著性，不能拒绝零假设。

如果是对立假设的话，按照例子的内容，california的租金比其它地区的租金有显著区别。

在统计学中，零假设（虚无假设）是做统计检验时的一类假设。零假设的内容一般是希望证明其错误的假设。比如说，在相关性检验中，一般会取“两者之间没有关联”作为零假设，而在独立性检验中，一般会取“两者之间有关联”作为零假设。与零假设相对的是备择假设（对立假设），即不希望看到的另一种可能。从数学上来看，零假设和备择假设的地位是相等的，但是在统计学的实际运用中，常常需要强调一类假设为应当或期望实现的假设。如果一个统计检验的结果拒绝零假设（结论不支持零假设），而实际上真实的情况属于零假设，那么称这个检验犯了第一类错误。反之，如果检验结果支持零假设，而实际上真实的情况属于备择假设，那么称这个检验犯了第二类错误。通常的做法是，在保持第一类错误出现的机会在某个特定水平上的时候，尽量减少第二类错误出现的概率。

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