本周是统计学学习小组-第二期的第十周，我们这周的学习内容是【假设检验】，涉及到的二级知识点有两个，分别是：
1、基本概念：原假设、备择假设、两类错误、显著性水平、P值、单侧检验、双侧检验
2、假设检验的分类：一个总体参数的检验、总体均值的检验、总体比例的检验、总体方差的检验；两个总体参数的检验、两个总体均值之差的检验，两个总体比例之差的检验，两个总体方差比的检验
一、基本概念：
1、原假设：
在假设检验的程序中，尝试性假定为真的假设。
2.备择假设：
如果原假设被拒绝，则被认为是真的假设。
3、两类错误：
第一类错误：当H0为真，却拒绝了H0时所犯的错误。
第二类错误：当H0为加，却接受了H0时所犯的错误。
4、显著性水平：
当原假设为真并且以等式出现时发生第一类错误的概率。
5、P值：
一个概率值，当根据样本得出拒绝原假设的结论时，p-值时对证据充分程度的一种度量。p-值越小，则越有理由拒绝原假设H0.对于下侧检验，p-值时检验统计量小于或者等于样本所给出的检验统计量的值的概率，对于上侧检验，p-值是检验统计量大于或者等于样本所给出的检验统计量的值的概率。对于双侧检验，p-值是检验统计量与根据样本计算得出的检验统计量的值存在明显差异的概率。
6、单侧检验：
假设检验的一种，当检验统计量的值落在抽样分布的某一侧时，拒绝原假设。
7、双侧检验：
假设检验的一种，当检验统计量的值落在抽样分布两侧的任一侧时，拒绝原假设。
二、假设检验的分类：
1、一个总体参数的检验
步骤1 提出原假设和备择假设
步骤2 指定检验中的显著性水平
步骤3 手机样本数据并计算检验统计量的值
p-值法
步骤4 里用检验统计量的值计算p-值
步骤5 如果p-值<= ，则拒绝H0
步骤6 在应用中解读统计结论
临界值方法
步骤4 利用显著性水平确定临界值以及拒绝法则
步骤5 里用检验统计量的值以及拒绝法则确定是否拒绝H0
步骤6 在应用中解读统计结论