假设检验

假设检验就是对未知的或不明确的总体给出某些假设，然后判断这个假设是否成立。原理主要是小概率原理，一般小概率的事件是很难发生的，但是如果发生了（落在了拒绝域），那真的有必要怀疑这个事件的真假性。

 假设检验有以下步骤：

　　1）给出原假设和备选假设

　　2）选取置信水平

　　3）计算拒绝域

　　4）根据样本计算样本统计量，看其是否落在拒绝域中，如果在则拒绝，否则接受。

假设检验里很大一部分都是假设样本满足正态分布。可进一步细分为参数假设检验，分布假设检验。

参数假设检验是对分布的某些参数做出假设，然后判断这个参数是否满足假设，比如：

　　1）已知方差的情景下，判断分布均值是否等于某个值。用z检验

　　2）未知方差的情况下，判断分布均值是否等于某个值。用t检验

　　3）方差是否等于某个值，用x2检验。

分布假设检验主要是对两个分布均值或方差做出假设，然后根据样本判断假设是否成立。

　　1）未知方差的情况下，判断两个分布均值是否相等。用t 检验

　　2）均值未知的情况下，判断两个分布方差是否相等，用F检验。