黄文蝶
武警警官学院基础部 四川 成都 610213
摘 要：在概率论与数理统计中，假设检验是一个十分重要的内容，是根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。本文主要阐述了参数的假设检验的基本思想和基本原理、一般步骤以及几种常见的检验方法在实际生活中的应用。
关键词：假设检验；基本思想；检验方法；应用
假设检验是统计推断的一项重要内容，用于判断某个假设是否正确。它是根据原资料作出一个总结指标是否等于某一数值，某一随机变量是否服从某种概率分布的假设，然后利用样本资料采用一定的统计方法计算出有关检验的统计量，依据一定的概率原则，以较小的风险来判断估计数值与总体数值（或估计分布与实际分布）是否存在差异，是否应该接受原假设选择的一种检验方法。
一、假设检验基本思想和基本原理
假设检验的基本思想是：小概率原理思想和反证法思想。小概率思想是指小概率事件（P<0.01或P<0.05）在一次抽样中是几乎不会发生的。如果发生了，则说明最开始的假设是错误的。反证法思想是先提出假设H0，再用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如可能性小，则认为原假设不成立，若可能性大，则认为原假设成立。
假设检验的基本原理：一般地说，对总体某项作出假设，然后对样本假设做出接受或拒绝的判断，这种方法称为假设检验。
二、 假设检验的一般步骤
1.根据实际问题，提出原假设和备择假设。在假设检验中，常把一个被检验的假设称为原假设，用表示，通常将不应轻易加以否定的假设作为原假设。当被拒绝时而接受的假设称为备择假设，用表示，它们是成对出现的。
2.选定显著性水平α以及样本容量n。最常用的显著性水平一般是α=0.05，有时也选0.1或0.01。一般来说，显著性水平α以及样本容量n在题目中已经给出。
3.选择检验统计量，并在H0成立的条件下，决定统计量的分布，并给出拒绝域形式。使原假设被拒绝的样本观测值所在的区域称为拒绝域，一般它是样本空间的一个子集，并用表示.
4.按照P{当为真拒绝}=α，求出拒绝域。检验的结果与真实情况可能一致也可能不一致，因此，检验是可能犯错误的。检验可能犯的错误有两类：
第一类是为真，但由于样本的随机性使观测值落在拒绝域中，从而拒绝原假设。这种错误称为第一类错误，通常记为α，第二类是不真，但由于样本观测值的随机性而落在接受域中，从而接受原假设，这种错误称为第二类错误，或称取伪错误，通常记为。
5.抽样，通过样本观察值做出决策。若统计量的值在拒绝域中，则拒绝原假设H0，在接受域中，则接受原假设。
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参考文献2006；157-178.
[1]盛骤,谢式千,潘承毅.概率论与数理统计[M].北京:高等教育出版社，2008:178-191.
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作者简介：姓名：黄文蝶，出生年月日：1987.08.26,性别：女 民族：汉。籍贯：四川绵阳。学历：研究生，职称：讲师 研究方向：工作单位：武警警官学院