资料收集于网络，如有侵权请联系网站删除只供学习与交流23.K-S分布检验与正态性检验（一）假设检验1.什么是假设检验？实际中，我们只能得到抽取的样本（部分）的统计结果，要进一步推断总体（全部）的特征，但是这种推断必然有可能犯错，犯错的概率为多少时应该接受这种推断呢？为此，统计学家就开发了一些统计方法进行统计检定，通过把所得到的统计检定值，与统计学家树立了一些随机变量的概率分布进行对比，我们可以知道在百分之多少的机遇下会得到目前的结果。倘若经比较后发现，涌现这结果的机率很少，即是说，是在时机很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信念地说，这不是巧合，该推断结果是具有统计学上的意义的。否则，就是推断结果不具有统计学意义。2.假设检验的基本思想——小概率反证法思想小概率思想是指小概率事件（P<α,α=0.05或0.01）在一次试验中基本上不会发生。反证法思想是先提出原假设（H），再用适当0的统计方法确定假设成立的可能性（P值）大小，如可能性小（P≤α），则认为原假设不成立，若可能性大，则还不能认为备择假设（H）1成立。3.原假设与备择假设原假设与备择假设是完备且相互独立的事件组，一般，只供学习与交流．请联系网站删除只供学习与交流资料收集于网络，如有侵权H）——研究者想收集证据予以反对的假设；原假设（0H）——研究者想收集证据予以支持的假设；备择假设（1为真时，观察到的差异于---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---抽样就是在H假设检验的P值，0误差的可能性大小。P值检验法。假设检验判断方法有：临界值法、检验为例）四、假设检验分类及步骤（以t双侧检验1.;:μ≠μ=I.原假设H:μμ,备择假设H0001;的观察值ttⅡ.根据样本数据计算出统计量0的双侧尾部的面积；=P{|t|≥|t|}=tⅢ.P值00;P值≤α（在双尾部分），则在显著水平α下拒绝H若Ⅳ.0;值P>α，则在显著水平α下接受H若0值在不在阴影部分（拒绝域），空白部P注意：α为临界值，看分为接受域。只供学习与交流．资料收集于网络，如有侵权请联系网站删除只供学习与交流2.左侧检验I.原假设H:μ≥μ,备择假设H:μ<μ;0010Ⅱ.根据样本数据计算出统计量t的观察值t（<0）;0Ⅲ.P值=P{t≤t}=t的左侧尾部的面积；00Ⅳ.若P值≤α（在左尾部分），则在显著水平α下拒绝H;0若P值>α，则在显著水平α下接受H;0---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---3.右侧检验I.原假设H:μ≤μ,备择假设H:μ>μ;0001Ⅱ.根据样本数据计算出统计量t的观察值t（>0）;0Ⅲ.P值=P{t≥t}=t的右侧尾部的面积；00Ⅳ.若P值≤α（在右尾部分），则在显著水平α下拒绝H;0若P值>α，则在显著水平α下接受H;0只供学习与交流．资料收集于网络，如有侵权请联系网站删除只供学习与交流分布检验（二）K-S用来检验一组样本数据是否服从某已检验，Kolmogorov-Smirnov实现，用函数知分布，或两组样本数据是否服从相同分布。ks.test()基本格式为：ks.test(x,y,...,alternative=,exact=NULL)为样本数据；其中，x…为该分布的参数）或样本数据；y为分布名（此时左侧检验、（默认）、汜獥屳alternative设置是瑜潷献摩摥双侧检验杜敲瑡牥右侧检验；。p值，默认NULLexact设置---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---是否计算精确单样本总体分布检验1.K-S它是一种基于经验分布用来检验样本数据是否服从某已知分布。函数的检验，令|(x)?(?Dsup|Fx)F0nnn)x(F)(Fx为真实的分为一组随机样本的累计概率分布函数，其中，0n只供学习与交流．请联系网站删除只供学习与交流资料收集于网络，如有侵权??nD时，布函数。当的极限分布满足：nn??2j2??0),exp(?2j?(?1)????(?)}?K{PnD????jn??0?0,?F?F：H：二者分布不同。即分布相同；备择假设原假设H100nX=c(420,500,920,1380,1510,1650,1760,2100,2300,2350)#某设备10次无故障工作时间的数据lambda<-mean(X)lambda[1]1489ks.test(X,pexp,1/lambda)#检验是否服从参数为1/1489的指数分布One-sampleKolmogorov-Smirnovtestdata:XD=0.30418,p-value=0.2563alternativehypoth...