假设检验

概念
事先对总体参数或分布形式作出某种假设，然后利用样本信息来判断原假设是否成立。

基本原理
假设检验其实就是建立在“小概率原理”上的反证法：首先对所研究的问题提出原假设，并给定显著性水平a，它界定了小概率事件；然后，在原假设成立的条件下，分析随机抽样所发生的事件是否是一个小概率事件。若是，就是拒绝原假设，否则，就接受原假设。

原假设与备择假设
原假设与备择假设的选择取决于对问题的态度，不能轻易接受的结论为“备择假设”，需要有充分的理由才能否定的结论作为“原假设”。

假设检验的步骤
1.提出假设
2.确定适当的检验统计量

3.规定显著性水平a
原假设为真时，拒绝原假设的概率值，常为0.01,0.05,0.10。
4.计算检验统计量的值
5.作出统计决策
两类错误
第一类错误（弃真错误）：原假设为真时拒绝了原假设（概率为a）
第二类错误（取伪错误）：原假设为假时接受原假设

只有增加样本数量才能使犯两类错误的概率都减小。当样本容量一定时，若犯一类错误的概率减小，则犯另一个错误的概率将增加。（第一类错误比第二类错误严重）。

参考：https://wenku.baidu.com/view/fefcac6b1eb91a37f1115cc0.html