金币
UID24640
帖子
主题
积分18619
注册时间2012-3-30
最后登录1970-1-1
听众
性别保密
|
欢迎您注册蒲公英
您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册
x
本帖最后由 kslam 于 2016-9-14 15:42 编辑
"接受原假设" 这是一个普遍错误的说法。初级统计学书 (清华大学出版社) 指出准确的说法应该是“不拒绝”原假设。很多教科书使用“接受原假设”的说法是不严格的。由于不太严格的说法导致了初学者误以为此时原假设成立 , 但实际上正确的说法是"不能拒绝原假设"。
“不拒绝”原假设和“接受”原假设是完全不对等的。对每一个假没检验问题,需要同时提出两个相互对立的假设:原假设和备择假设。由假设检验基本原理及原假设和备择假设构造过程可以看出:原假设H0是在一次试验中有绝对优势出现的事件,而备择假设H1在一次试验中不易发生或几乎不可能发生的事件。假设检验能做的事情是,如果样本落入H1的范围内,它可以证明H1的真,H0的假; 但如果样本落入H0的范围内,它不可以证明H0的真,H1的假。在这里H1和H0是不对称的。由以上分析可知,假设检验的结论只有接受H1,拒绝.H0;没有接受H0,拒绝H1。后者的说法是错误的。
结论 : 假设检验只是用来确定原假设能否被推翻 , 而不能证明原假设是正确的。不拒绝原假设则并不意味着原假设成立。当没有足够证据拒绝原假设时,不采用“接受原假设”的表述,而采用“不拒绝原假设”的表述。
参阅: [GB/T 3358.1-2009 统计学词汇及符号 第1部分:一般统计术语与用于概率的术语]
注3: 在实际中,从不说“证明”了原假设,而是说在给定条件下,不足以拒绝原假设。
注4: 不拒绝原假设并不是“证明”了它真的成立, 而只是说没有足够的证据拒绝它。
|
|