统计学假设检验的原假设怎么设?

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原假设的设定是单位根检验的首要问题。通过剖析以往单位根检验原假设设定存在的缺陷,在同时考虑原假设的可信度和检验可靠性的前提下,靳庭良提出了单位根检验原假设的一种合理的设定策略及改进的检验程序。

该单位根检验程序中原假设的设定、检验式和临界值的确定均以样本序列的数据生成过程为依据,与传统单位根检验程序相比更具有科学性,同时也提高了检验的可靠性。

其缺陷是数据生成过程模型的估计对检验结果可能产生一定的影响,因此,研究新检验程序的检验结果对数据生成过程模型估计的敏感性对进一步完善单位根检验理论无疑具有重要意义。

原假设在某种意义上是“无效”的,因为它通常代表着一种“现状”。它通过 “断言”一个总体参数或总体参数的组合具有一定的值来形式化。在例子中,零假设是“整个州的平均汽油价格就是1.15美元”。零假设写作H0,那么H0:µ=1.15。

扩展资料

先假定原假设是成立的,这样正常情况之下,计算的统计量应该是落在两根线之间的区域的,而如果计算的统计量超出了这个区域,那么说明原假设是有问题的。

这里利用了小概率原理:概率很小的事情,在一次试验中,一般不会发生,如果你买过彩票,应该很容易理解这句话。对应于图中就是,红色部分的数值出现的概率很小,出现了就不正常,就要否定原假设,接受备择假设。

判断方法:

第一种判断方法就是,用计算的统计量和两个临界值(两根线的位置)比较,如果超出,则拒绝原假设。

第二种方法,如果一个统计量要落在两根线的两边,概率是多少呢,是 0.05,如果再往两边靠呢,那就小于 0.05 了。所以当概率值 p 小于 0.05 时,统计量也超出 95% 的区域了,也要拒绝原假设。

参考资料来源:百度百科-原假设

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