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假說減定 - Coggle Diagram
假說減定
兩母體之假說檢定
兩獨立母體期望值差µ1-µ2之假說檢定
母體常態，變異數皆已知=Z
母體常態，變異數未知且相等(Sp2)=t(n1+n2-2)
母體常態，變異數未知且不相等=t(dfwelch)
母體非常態，n1,n2皆為大樣本=Z
兩獨立母體變異數σ12,σ22之假說檢定
母體一定常態
µ1,µ2已知=F(n1,n2)
µ1,µ2未知=F(n1-1,n2-1)
建議樣本變異數大除以小
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兩獨立母體比例差p1-p2之假說檢定
母體Bernoulli
n1,n2都大樣本(np,nq≥5)
case(1)：c≠0 = Z(標準誤用各自的Phat)
case(2)：c=0 = Z(標準誤用相加的Phat)
類似Sp2
假說檢定其他等價方法
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p-value approach
名詞解釋，概念型定義：給定一組檢定統計量的樣本觀察值T0之下，能夠拒絕H0之最小顯著水準
操作型定義：檢定統計量的樣本觀察值T0，在虛無為真之下的尾機率(雙尾檢定要在乘以2)
又稱為樣本觀察值的顯著水準(Observed Significance Level)
P-value最麻煩的就是除了Z以外的四大天王(X,T,F)，算他們的p-value，必須使用線性內差法
p-value檢定步驟
(1)建立假說
(2)決定顯著水準
(3)找出檢定統計量在H0為真的分配
(4)計算樣本觀察值
(5)求p-value
(6)判斷
(p-value≤α, reject H0)
(p-value>α, do not reject H0)
單一母體之假說檢定
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p之假說檢定
母體Bernoulli
大樣本(np,nq≥5)=Z
小樣本=符號檢定
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假說檢定的進階問題
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檢定力函數與作業特性函數
（Power Function, PC
Operating Characteristic Function, OPC）
2個函數都是在算給定不同母數值下的機率
2個函數的曲線圖要會畫
錯誤曲線(error curve, EC)，只取α和β，也就是PC的H0為真的部分(α)和OCC的Ha為真的部分(β)