TA的首页Bill的六西格玛培训（17）假设检验－单样本
概述：将实际问题转化为统计假设，根据样本对所提出的假设作出判定：是拒绝，还是不拒绝，从而推断总体的某些性质，对实际问题作出统计判断。
意义：通过假设检验，对流程/系统的变异或状态，作出合理的判断，或对关键输入输出变量，进行验证，以支持合理的管理决策。
原理：小概率原理是假设检验的基本依据，即认为小概率事件在一次试验中几乎是不可能发生的。当进行假设检验时，先假设H0成立，在此假设下，若小概率事件A出现的概率很小，假如P(A)=0.01，经过取样试验后，A发生了，则违反了上述原理，认为这是一个不合理的结果，拒绝假设H0。
统计学依据：单因子X为离散型，样本数据Y为连续型，且Y服从正态分布、相互独立，Y总体均值、方差的检验法。
单样本检验：检验样本的均值或方差，与标准值的比较。
在此强调：在假设H0为真的条件下，对应的统计量才服从对应的概率分布，才能将样本的均值X或标准差S代入统计量，计算统计量在对应分布下的概率p，考察概率p是否为小概率事件，从而作出拒绝或不拒绝H0的判断。
若不假设H0为真，对应统计量就不服从对应的概率分布，就不存在后续计算p值和判断。
为编辑方便，以PPT截图形式发布如下。
意义：通过假设检验，对流程/系统的变异或状态，作出合理的判断，或对关键输入输出变量，进行验证，以支持合理的管理决策。
原理：小概率原理是假设检验的基本依据，即认为小概率事件在一次试验中几乎是不可能发生的。当进行假设检验时，先假设H0成立，在此假设下，若小概率事件A出现的概率很小，假如P(A)=0.01，经过取样试验后，A发生了，则违反了上述原理，认为这是一个不合理的结果，拒绝假设H0。
统计学依据：单因子X为离散型，样本数据Y为连续型，且Y服从正态分布、相互独立，Y总体均值、方差的检验法。
单样本检验：检验样本的均值或方差，与标准值的比较。
在此强调：在假设H0为真的条件下，对应的统计量才服从对应的概率分布，才能将样本的均值X或标准差S代入统计量，计算统计量在对应分布下的概率p，考察概率p是否为小概率事件，从而作出拒绝或不拒绝H0的判断。
若不假设H0为真，对应统计量就不服从对应的概率分布，就不存在后续计算p值和判断。
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