假設檢驗中把握度是指?

假設檢驗中的單尾檢驗什麼時候用大於，什麼時候用小於

假設檢驗就是檢驗單個樣本總體，或是兩個樣本總體的相關度和差異度。

常用的假設檢驗方法有u—檢驗法、t—檢驗法、X2檢驗法、F—檢驗法等。 假設檢驗的一般步驟 假設檢驗的一般步驟： （一）根據所研究問題的要求，提出原假設 和備擇假設 。

假設檢驗的基本思路是什麼。請從經濟學 管理學等不同角度談談建設檢驗的應用背景

西方經濟學的三大基礎：

1、 理性人(經濟人)假設。每個參與者都必須是完全理性的，以個人利益最大化為目標。

2、第二個基本前提假設是信息完全假設。價格機制是傳遞供求信息的經濟機制，信息完全假設具體體現在自由波動的價格上。最大化原則加上完全競爭假設才能推導出信息完全假設

3、第三個基本前提假設是市場出清假設，它與前兩個基本前提假設具有明確的因果關係，是前兩者的邏輯推論。現代經濟學的發展圍繞著對這三個基本前提假設的反思而展開

統計學假設檢驗的原假設怎麼設？

簡單來說，就是反正法。比如雙側檢驗，問有無顯著變化，你要驗證是沒有，當然就是等號放在原假了。如“某機床廠加工一種零件，根據經驗知道，該廠加工零件的橢圓度近似服從正態分佈，其總體均值為m0=0.081mm，總體標準差為s= 0.025 。今換一種新機床進行加工，抽取n=200個零件進行檢驗，得到的橢圓度為0.076mm。試問新機床加工零件的橢圓度的均值與以前有無顯著差異？”如果是單側檢驗，比如“根據過去大量資料，某廠生產的燈泡的使用壽命服從正態分佈N~(1020，1002)。現從最近生產的一批產品中隨機抽取16只，測得樣本平均壽命為1080小時。試在0.05的顯著性水平下判斷這批產品的使用壽命是否有顯著提高。你要做的原假設自然就是沒有提高了。當然還有其它方法，但基本就是反證法了。

請教大神，假設檢驗犯第一第二類錯誤的概率計算

唯有增加樣本例數。Ⅱ型錯誤，α愈大，β的大小很難確切估計，而以α為檢驗水準。因而可通過選定α控制β大小。

第二類錯誤(typeⅡ error)，β愈小第一類錯誤(typeⅠerror).05；反之，即錯誤地判為有差別。要同時減小α和β，當樣本例數固定時，Ⅰ型錯誤，.，β愈大，也就是錯誤地判為無差別，這種棄真的錯誤稱為Ⅰ型錯誤。其概率大小用即檢驗水準用α表示，接受了實際上不成立的H0 ，即兩個總體確有差別存在。α可取單尾也可取雙尾。

二者的關係是。假設檢驗時可根據研究目的來確定其大小。第二類錯誤的概率用β表示，一般取0，假設檢驗能發現它們有差別的能力，當拒絕H0時則理論上理論100次檢驗中平均有5次發生這樣的錯誤，這類取偽的錯誤稱為第二類錯誤，α愈小。統計上將1-β稱為檢驗效能或把握度(power of a test)。實際工作中應權衡兩類錯誤中哪一個重要以選擇檢驗水準的大小，拒絕了實際上成立的H0