统计学h0什么意思
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发布时间：2022-04-24 01:07
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时间：2022-06-09 00:21
H0一般被称为原假设，一般假设为与某个数相等/等于0。假设检验的基本思想是概率性质的反证法。根据所考察问题的要求提出原假设和备择假设，为了检验原假设是否正确，先假定原假设是正确的情况下，构造一个小概率事件，然后根据抽取的样本去检验这个小概率事件是否发生。
举个例子：我们在做回归系数的显著性检验时，其原假设是偏回归系数等于0。如果得到的结果（t检验或对应的sig值）与0存在显著差异（即sig<0.1/0.01/0.05），那么就拒绝原假设。
在确立原假设与备择假设时应遵循以下两个原则:
（1）原假设是在一次试验中有绝对优势出现的事件，而备择假设在一次试验中不易发生(或几乎不可能发生)的事件。因此，在进行单侧检验时，最好把原假设取为预想结果的反面，即把希望证明的命题放在备择假设上。
（2）将可能犯的严重错误看作第一类错误，因为犯第一类错误的概率可以通过a的大小来控制。犯第二类错误的概率夕是无法控制的。如医生对前来问诊的病人作诊断时，可能会犯“有病看成无病”或者“无病看成有病’的错误，相比较而言，“无病看成有病“的错误更严重，故应将“问诊人有病”作为原假设。而在某项疾病普查中，将“被检查人有病’作为原假设就不恰当了。
