1. 假设检验的基本概念
1.1. 原假设（零假设）
对总体的分布所作的假设用
表示，并称为原假设或零假设
在总体分布类型已知的情况下，仅仅涉及总体分布中未知参数的统计假设，称为参数假设
在总体分布类型未知的情况下，对总体分布类型或者总体分布的某些特性提出的统计假设，称为非参数假设
1.2. 假设检验中的两类错误
2. 单个正态总体参数的显著性检验
对假设
2.1. μ检验
- 已知
，检验
选择统计量
在成立的假定下，它服从N(0,1)分布。对给定的显著性水平
查表可得临界值，使得
这说明
为小概率事件
将样本值代人(1)式算出统计量的值u。如果，则表明在一次试验中小概率事件A出现了，因而拒绝
。这种检验法称为u检验。
已知方差时对正态总体均值的显著性检验归纳为以下几个步骤：
(1) 提出统计假设；
(2) 选择统计量，并从样本值计算出统计量的值u；
(3) 对给定的显著性水平，从附表 2 查出在
成立的条件下，满足等式
的临界值
；
(4) 作结论：如果，则拒绝
；反之，可接受
。
- 已知
，检验
选取统计量
并令
则，若
成立，还有
对给定的，由附表 2 可查得临界值
，使得
由式(2.2.5)可得
这说明事件“”是小概率事件。因此
的拒绝域为
，将样本值代人式(2)算出统计量的值u，若
，则拒绝
；否则可接受
。
2.2. t检验
2.3. 卡方检验
3. 两个正态总体参数的显著性检验
3.1. F检验
正态总体参数显著性检验表
3.2. t检验
在假设检验中：
以上3种检验的检验法则与检验效果是一致的。
在假设检验中：
以上3种检验的检验法则与检验效果是一致的。
4. 非参数假设性检验
拟合优度检验
皮尔逊统计量
总结一下利用拟合优度检验来检验关于总体分布的假设，步骤如下：
参考文献
假设检验-CSDN博客
https://zhuanlan.zhihu.com/p/545859256
