1樓：墨汁諾
聯絡：a、都是根據樣本資訊推斷總體引數；b、都以抽樣分布為理論依據，建立在概率論基礎之上的推斷；c、二者可相互轉換，形成對偶性。
區別： a、引數估計是以樣本資料估計總體引數的真值，假設檢驗是以樣本資料檢驗對總體引數的先驗假設是否成立；b、區間估計求得的是求以樣本估計值為中心的雙側置信區間，假設檢驗既有雙側檢驗，也有單側檢驗；c、區間估計立足於大概率，假設檢驗立足於小概率。
性質當估計值的數學期望等於引數真值時，引數估計就是無偏估計。當估計值是資料的線性函式時，引數估計就是線性估計。當估計值的均方差最小時，引數估計為一致最小均方誤差估計。
若線性估計又是一致最小均方誤差估計，則稱為最優線性無偏估計。如果無偏估計值的方差達到克拉默-堯不等式的下界，則稱為有效估計值。
2樓：小王閒談娛樂
相同點：假設檢驗與引數估計都是利用樣本資訊對總體進行某種推斷。
不同點：
1、性質不同：引數估計根據從總體中抽取的隨機樣本來估計總體分布中未知引數的過程。假設檢驗是用來判斷樣本與樣本、樣本與總體的差異是由抽樣誤差引起還是本質差別造成的統計推斷方法。
2、推斷的角度不同：在引數估計中，總體引數在估計前未知，引數估計是利用樣本資訊對總體引數作出估計。假設檢驗則是先對數值提出乙個假設，然後根據樣本資訊檢驗假設是否成立。
3、特點不同：假設檢驗是先對總體的特徵做出某種假設，然後通過抽樣研究的統計推理，對此假設應該被拒絕還是接受做出推斷。引數估計在已知系統模型結構時，用系統的輸入和輸出資料計算系統模型引數的過程。
3樓：竭玉枝褒水
引數估計是對所要了解的引數進行乙個範圍的確定，就是說這個引數是在哪個範圍裡面，例如，這個產品的合格率是在多少到多少之間，而假設檢驗是說這個引數有多大的概率是在我們所估計的這個範圍裡面，這兩個步驟是聯絡的，沒有假設檢驗的引數估計是不完整的
4樓：孫清竹休壬
引數估計：指的是用樣本中的資料估計總體分布的某個或某幾個引數，比如給定一定樣本容量的樣本，要求估計總體的均值、方差等
假設檢驗：通過樣本分佈，檢驗某個引數的屬於某個區間範圍的概率。
引數估計分兩種，一種是點估計，另一種是區間估計。其中，區間估計與假設檢驗可以看作同乙個問題的不同表述方式。
總體引數的區間估計和假設檢驗有什麼聯絡和區別？
5樓：匿名使用者
引數估計與假設檢驗之間的聯絡與區別：
（1）主要聯絡：a.都是根據樣本資訊推斷總體引數；b.都以抽樣分布為理論依據，建立在概率論基礎之上的推斷；c.二者可相互轉換，形成對偶性。
（2）主要區別： a.引數估計是以樣本資料估計總體引數的真值，假設檢驗是以樣本資料檢驗對總體引數的先驗假設是否成立；b.
區間估計求得的是求以樣本估計值為中心的雙側置信區間，假設檢驗既有雙側檢驗，也有單側檢驗；c.區間估計立足於大概率，假設檢驗立足於小概率。
統計學中區間估計與假設檢驗的區別與聯絡？ 40
6樓：匿名使用者
bai 1、區別是：用統計量推斷du引數時，如果zhi引數未知，則這種推斷叫dao參版數估計——用統計量估計權未知的引數；如果引數已知（或假設已知），需要利用統計量檢驗已知的引數是否靠譜，此時的統計推斷即為假設檢驗。
2、聯絡是：二者都屬於推斷統計——利用樣本的資料得到樣本統計量（statistic），然後做出對總體引數（parameter）的論斷。
3、舉例來說：推斷全校學生（總體）的平均每天上網時間（引數）。
如果引數未知，要靠抽樣的資料進行推斷，此時進行的就是引數估計，用抽樣得到的統計量——樣本平均上網時間（比如說3小時）來估計全校學生平均上網時間。
如果先前有人已得出得出論斷，學生平均上網時間為5小時（引數已知），而你不知該引數可不可信，這時做的就是假設檢驗，通過樣本得到的平均3小時的上網時間告訴你，先前關於總體的資訊很可能是不靠譜的，無法通過檢驗。
7樓：匿名使用者
統計分復析包括統計描述和制統計推斷。統計推斷又分為引數估計和假設檢驗。引數估
計再分為點估計和區間估計。區間估計是指：用已知樣本統計量和標誤，確定乙個有概率意義的區間；而假設檢驗利用反證法原理，首先依據兩種可能性建立兩種假設，再從第一種假設出發，計算求出特定統計量（如t，f，卡方等），用「小概率推斷原理」（α<0.
05）判斷該種假設是否成立。
區間估計可以理解為正向求解問題，假設檢驗可以理解為逆向求解問題，二者可以看作同乙個問題的不同表述方式。
假設檢驗和引數估計有什麼相同和不同
8樓：e拍
1、相同點：
（1）都是根據樣本資訊對總體的數量特徵進行推斷；
（2）都以抽樣分布為理論依據，建立在概率論基礎之上的統計推斷，推斷結果都有一定的可信程度或風險。
2、不同點：
（1）引數估計是以樣本資料估計總體引數的真值，假設檢驗是以樣本資料檢驗對總體引數的先驗假設是否成立；
（2）引數估計中的區間估計是求以樣本統計量為中心的雙側置信區間，假設檢驗既有雙側檢驗，也有單側檢驗；
（3）引數估計中的區間估計是以大概率為標準，而假設檢驗是以小概率原理為標準。
擴充套件資料
統計學方法包括統計描述和統計推斷兩種方法，其中，推斷統計又包括引數估計和假設檢驗。引數估計就是用樣本統計量去估計總體的引數的真值，它的方法有點估計和區間估計兩種。
假設檢驗假是根據樣本統計量來檢驗對總體引數的先驗假設是否成立，是推斷統計的另一項重要內容，先對總體引數提出乙個假設值，然後利用樣本資訊判斷這一假設是否成立。
假設檢驗和引數估計之間的聯絡
二者可相互轉換，形成對偶性。對同一問題的引數進行推斷，由於二者使用同一樣本、同一統計量、同一分布，因而二者可以相互轉換。
區間估計問題可以轉換成假設問題，假設問題也可以轉換成區間估計問題。區間估計中的置信區間對應於假設檢驗中的接受區域，置信區間以外的區域就是假設檢驗中的拒絕域。
9樓：匿名使用者
假設檢驗與引數估計是統計推斷的兩個組成部分。它們都是利用樣本資訊對總體進行某種推斷。
一、相同點
1、都是根據樣本資訊推斷總體引數；
2、都以抽樣分布為理論依據，建立在概率論基礎之上的推斷；
3、分析的方法類似，都需要根據資訊建立相應的統計量並計算。
二、不同點
（一）推斷的角度不同。
1、在引數估計中，總體引數在估計前未知，引數估計是利用樣本資訊對總體引數作出估計。
2、假設檢驗則是先對值提出乙個假設，然後根據樣本資訊檢驗假設是否成立。
（二）方法分類不同
1、引數估計分點估計和區間估計。區間估計求得的是求以樣本估計值為中心的雙側置信區間；
2、假設檢驗既有雙側檢驗，也有單側檢驗。
（三）立足點不同
1、區間估計立足於大概率，對未知引數給出估計的取值區間時，應有相當大的把握，即置信度應相當大；
2、假設檢驗立足於小概率，是在已經給出的未知引數的條件下，確定不能接受這個假設的容忍界限，從而製造乙個小概率事件：當概率小到以下時，便可以拒絕已經給出的假設。
10樓：匿名使用者
1．在研究方法上假設檢驗與引數估計有什麼相同點與不同點？
假設檢驗與引數估計是統計推斷的兩個組成部分。它們都是利用樣本資訊對總體進行某種推斷。但推斷的角度不同。
在引數估計中，總體引數在估計前未知，引數估計是利用樣本資訊對總體引數作出估計。而假設檢驗則是先對值提出乙個假設，然後根據樣本資訊檢驗假設是否成立。
2．假設檢驗分為幾個步驟？
分為五個步驟：（1）提出原假設和替換假設；（2）確定適當的檢驗統計量；（3）規定顯著性水平；（4）計算檢驗統計量的值；（5）作出統計決策並加以解釋。
3．假設檢驗依據的基本原理是什麼？
假設檢驗依據的基本原理中小概率原理。所謂小概率原理是指，若乙個事件發生的概率很小，在一次試驗中就幾乎是不可能發生的。根據這一原理，如果在試驗中很小概率的事件發生了，我們就有理由懷疑原來的假設是否成立，從而拒絕原假設。
4．什麼是假設檢驗中的兩類錯誤，它們之間存在什麼關係？
假設檢驗中的兩類錯誤可以用錯誤和錯誤來表示。錯誤是指原假設為真卻把它拒絕了，所以又稱「棄真」錯誤；錯誤是指原假設為偽卻把它接受了，所以又稱「取偽」錯誤。
它們之間的關係表現在：如果減少犯錯誤的機會，就會增大犯錯誤的機會；而如果減少犯錯誤的機會，又會增大犯錯誤的機會。由於在假設檢驗中體現著控制犯錯誤的原則，所以應當把最關心的問題作為原假設提出，將較嚴重的錯誤放在上。
原題 答案請抄寫
假設檢驗的思想和步驟，假設檢驗的是基本思想是什麼？步驟是什麼？
表情不能註冊 假設檢驗的基本思想是小概率反證法思想。基本依據是 小概率原理 所謂小概率原理就是 概率很小的隨機事件在一次試驗中一般不會發生.根據這一原理,我們從h0 出發,在一定的顯著性水平 下,從總體中抽取一個子樣進行檢驗,在h0 成立的條件下,若發現 相應統計量 即隨機變數 取到此子樣代入統計量...
引數檢驗和非引數檢驗的區別
1 定義不同 引數檢驗 假定資料服從某分布 一般為正態分佈 通過樣本引數的估計量 x s 對總體引數 進行檢驗，比如t檢驗 u檢驗 方差分析。非引數檢驗 不需要假定總體分布形式，直接對資料的分布進行檢驗。由於不涉及總體分布的引數，故名 非引數 檢驗。比如，卡方檢驗。2 引數檢驗的集中趨勢的衡量為均值...
電大t檢驗和u檢驗有何區別與聯絡
t檢驗樣本量超過100可以看出近似正態分佈時採用u檢驗，也就是 u檢驗其實是t的近似估算而已 閃亮登場 u檢驗是已知乙個正態總體的方差 2,用給定的一組樣本x1 x2,xn,檢驗總體均值 是否等於已知常數 0的統計檢驗法.其檢驗步驟如下 提出統計假設h0 0 計算樣本均值及u 按給定的顯著水平 查正...