F,()为具有参数=2. 2三10的对数正态分布.这就是一个简单假设：若原假设 H。F(x)∈{对数正态分布族，它没有指定F(x)是对数分布族中哪一个分布，这就是一个复合 假设，又如，我们要检验两个子样是否米自同一母体，我们作假设H。:F(x一G(x),这里F(x)和 Gx)分别表示这两个子样的分布函，但不指定这两个分布的具体形式这也是一个复合假设 统计假设检验问愿的一般提法是：在给定各择假设H,下对原假设H。作出判断，若拒绝原 假设H。,那就意味着接受备择假设H,否则就接受假设H。,简单的说，假设检验问题就是要 在原假设H。和备择假设H,中作出拒绝哪一个接受哪一个的判断这类假设检验问题常常简 称为H。对H,的检验问题 在H。对H的检验问题中作出某种判断，必须要从子样（ξ，…，ξ。）出发，制定一个法则， 一旦子样的观察值(x,x,)确定后，利用我们所构造的法则作出判断拒绝H。还是拒绝H 这种法则就称为H。对H,的一个检验法则，有时就简称为一个检验法则，或一个检验 我们的检验法则是什么呢？显然，它应该是以定义在子样空间上的一个函数为依据所构成 的一个准则.一旦子样观察什(x,,x,)确定后，我们就可根据这一准则作出判断；拒绝H还 是接受H。所以我们的检验法则本质上就是把子样空间x划分成两个互不相交的子集C和 C,使得当子样(5，…，5。)的观察值点(x…,x)eC,我们将拒绝原假设H。(即接受备择假 设H)若(x,,x,)∈C,我们将接受原假设H。(也即拒绝备择假设H,)这样的划分构成 一个准则，我们称这个子样空间的子集C为检验的临域（或拒绝域）. 假如我们给出了H。对H,的某个检验法则，亦即给出了X的一个划分C与C由于子样 的随机性，在进行判断时，我们还是有可能犯两类错误一类错误是，当H。为真时，而子样的观 察值落入C,按给定的检验法则，我们应当拒绝H。,这种错误称为第一类错误其发生的概率称 为犯第一类错误的概率或称拒真概率，通常记为a即 P(拒绝HolH。为真)=a 在上面的例子中就是 P(x1,x)∈Cμ=uo=a 另一种错误是，当H,为真时，而子样的观察落入C`按给定的检验法则，我们应当接受H。这F 0 (x)为具有参数μ=2, 10 2  = 的对数正态分布,这就是一个简单假设;若原假设 H0 :F(x) ∈{对数正态分布族},它没有指定F(x)是对数分布族中哪一个分布,这就是一个复合 假设,又如,我们要检验两个子样是否来自同一母体,我们作假设 H0 :F(x)=G(x),这里 F(x)和 G(x)分别表示这两个子样的分布函,但不指定这两个分布的具体形式.这也是一个复合假设. 统计假设检验问题的一般提法是:在给定备择假设 H1 下对原假设 H0 作出判断,若拒绝原 假设 H0 ,那就意味着接受备择假设 H1 ,否则就接受假设 H0 ,简单的说,假设检验问题就是要 在原假设 H0 和备择假设 H1 中作出拒绝哪一个接受哪一个的判断这类假设检验问题常常简 称为 H0 对 H1 的检验问题. 在 H0 对 H1 的检验问题中作出某种判断,必须要从子样( 1 n ξ ,  ,ξ )出发,制定一个法则, 一旦子样的观察值( n x , x 1  )确定后,利用我们所构造的法则作出判断;拒绝 H0 还是拒绝 H1 这种法则就称为 H0 对 H1 的一个检验法则,有时就简称为一个检验法则,或一个检验. 我们的检验法则是什么呢?显然,它应该是以定义在子样空间上的一个函数为依据所构成 的一个准则.一旦子样观察什( n x , x 1  )确定后,我们就可根据这一准则作出判断;拒绝 H0 还 是接受 H0 .所以我们的检验法则本质上就是把子样空间 x 划分成两个互不相交的子集 C 和 * C ,使得当子样( 1 n ξ ,  ,ξ )的观察值点( n x , x 1  )∈C,我们将拒绝原假设 H0 (即接受备择假 设 H1 ).若( n x , x 1  )∈ * C ,我们将接受原假设 H0 (也即拒绝备择假设 H1 ).这样的划分构成 一个准则,我们称这个子样空间的子集 C 为检验的临域(或拒绝域). 假如我们给出了 H0 对 H1 的某个检验法则,亦即给出了 X 的一个划分 C 与 * C .由于子样 的随机性,在进行判断时,我们还是有可能犯两类错误.一类错误是,当 H0 为真时,而子样的观 察值落入C,按给定的检验法则,我们应当拒绝 H0 ,这种错误称为第一类错误.其发生的概率称 为犯第一类错误的概率或称拒真概率.通常记为 a 即 P(拒绝 H0 | H0 为真)=a 在上面的例子中就是 P(( n x , x 1  )∈C|μ=μ0 )=a 另一种错误是,当 H1 为真时,而子样的观察落入 * C ,按给定的检验法则,我们应当接受 H0 这