《假设检验的方法及其应用研究》8300字

总结零假设与备择假设的地位不是同等的。零假设应该被推翻，但事实确实如此处于良好的位置。接受零假设的含义是否定它是建立在不充分的基础上，而不是建立在它必定正确的假设上。作为一个结果，一方面，零假设不容易被否定，另一方面当它被接受时，它不一定是正确的。所以，假设检验中不可避免地存在两种错误通过放弃正确的无效假设而放弃真正的错误(给一个无辜的被告定罪)接受错误的无效假设(给被告定罪或者无罪)。正因为如此，假设检验并不完美这是有争议的。所以我们要从两方面来看而假设检验的应用不仅可以假设在统计推理中测试不是，也不能完全否认可能出现的错误其效果的关键是我们如何控制和把握其意义水平、样本量、抽样分布类型等如何利用其他相关和可用的信息。合理并且恰当的运用假设检验的统计方法，分析现场的实际数据，对结果做出一个合情合理的判断，符合我们实际中的要求，可以在为正确的决策过程中提供一个科学的依据。其次假设检验也可以很好的推动各行各业的深入发展。当然，大数据的出现无疑对假设检验是一种冲击。如果我们有所有准确的数据，就没有必要这样做假设检验。但由于大数据本身具有一些问题，现在否定假设检验可能还言之过早。22参考文献[1]裴艳波.多重假设检验问题中关于三种错误测度-FWER,FDR和pFDR的讨论[D].东北师范大学,2005.[2]盛骤，谢式千，潘承毅.数概率论与数理统计[M].第4版.北京：高等教育出版社，2008.[3]魏菡.多重假设检验的方法及其参数估计的研究[D].山东大学,2016.[4].陈宇.单侧假设检验中原假设选取的探究[J].吉林化工学院学报,2017,34(09):74-78.[5]房祥忠.假设检验与反证法[J].中国统计,2021(01):26-28.[6]田珊珊.多重检验中原假设比例的估计与应用[D].华东交通大学,2017.[7]高成.多重假设检验方法及应用[D].湖南师范大学,2019.[8]林月琼,陈兰娟.基于有序分类数据的多重假设检验研究综述[J].区域治理,2019(36):210-213.[9]沈南山著,数学教育测量与统计分析,中国科学技术大学出版社,2017.01,第107页~第108页.[10]陆克斌，崔久波主编；万志峰，董西红，石丽，沈菊，钟妙副主编；薛强主审,市场调查与预测,教育科学出版社,2013.08,第204页.[11]吴学森主编,医学统计学,中国医药科技出版社,2016.08,第40页.[12]刘芳,董奋义.P值法及其在计量经济学中的应用[J].河南教育学院学报(自然科学版),2019,28(03):4-7+18.[13]吴学森主编,医学统计学,中国医药科技出版社,2016.08,第46页.[14]周瑞芳.半参变系数部分线性模型的假设检验[D].郑州大学,2020.[15]栾正禧,中国邮电百科全书电信卷,人民邮电出版社,1993年09月第1版,第603页.[16]郑震.基于t检验的分组密码能量信息泄漏检测技术研究[D].战略支援部队信息工程大学,2020.[17]张晓琴,王昭元,李宇.单侧假设检验中统计量值对检验结论的影