所谓统计推断就是根据抽样分布率和概率理论,由样本结果(统计数)来推断 总体特征(参数)。试验实践中所获得的资料,通常都是样本的结果;而我们希望了 解的却是抽得样本的总体。 统计推断:统计假设测验 参数估计 统计假设测验是根据某种实际需要对未知的或不完全知道的统计总体提出一些 假设,然后由样本的实际结果,经过一定的计算,做出在概率意义上应当接受哪种 假设的测验

一、假设检验的概念 二、两类错误 三、假设检验与区间估计间的关系:置信区间法 四、假设检验的应用

概述 关注的问题 一些概念及记号 可学习性 什么是“学习” 什么是“可学习的” 假设空间复杂性对可学习性的影响 有限假设空间 无限假设空间：基于VC维的分析 无限假设空间：基于Rademacher复杂度的分析 稳定性

之所以用零来修饰原假设,其原因是原假 设的内容总是没有差异或没有改变,或变 量间没有关系等等。零假设总是一个与总体参数有关的问题, 所以总是用希腊字母表示。关于样本统计 量如样本均值或样本均值之差的零假设是 没有意义的,因为样本统计量是已知的, 当然能说出它们等于几或是否相等

 §8.1 假设检验  §8.2 正态总体均值的假设检验  §8.3 正态总体方差的假设检验  §8.6 分布拟合检验

前面,我们已经了解到,在假设检验中使用的逻辑是: 如果原假设H是对的,那么衡量差异 大小的某个统计量落入区域W(拒绝域)是 个小概率事件.如果该统计量的实测值落入 W,也就是说,H成立下的小概率事件发 生了,那么就认为H不可信而否定它.否则 我们就不能否定HO

§8.1 假设检验 §8.2 正态总体均值的假设检验 §8.3 正态总体方差的假设检验 §8.6 分布拟合检验

在本讲中,我们将讨论不同于参数估计的另一类重要的统计推断问题.这就是根据样本的信息检验关于总体的某个假设是否正确.这类问题称作假设检验问题

§7.1 假设检验的基本思想与概念 §7.2 正态总体参数假设检验 §7.3 其它分布参数的假设检验 §7.4 分布拟合检验

第一节 两总体大样本假设检验 第二节 两总体小样本假设检验 第三节 配对样本的假设检验 第四节 双样本区间估计