正态总体参数的假设检验

一个正态总体(方差已知)
一个正态总体(方差未知)
两个正态总体(方差已知)
两个正态总体(方差未知)

使用说明:

总体: $X \sim N(\mu,\sigma^2)$

注意:请使用英文状态下的半角逗号分隔

一、 检验$\mu$,原假设$H_0:$        $\mu=\mu_ 0, \quad \mu_ 0=$
样本容量 $n=$
样本均值 $\bar{x}=$
样本离均差平方和 $ss=$
样本方差 $s^2=$
样本修正方差 $s^{*2}=$
检验统计量 $\quad U=\frac{\bar{X}-\mu_0}{\frac{\sigma}{\sqrt{n}}},$
$U$的观测值 $\quad u=\frac{\bar{x}-\mu_0}{\frac{\sigma}{\sqrt{n}}}=$
1. 双侧检验:$ H_1:\mu\neq\mu_ 0 \quad$
拒绝域:
P值:
结论:
2. 单侧检验:$ H_1:\mu\le\mu_ 0 \quad$
拒绝域:
P值:
结论:
3. 单侧检验:$ H_1:\mu\ge\mu_ 0 \quad$
拒绝域:
P值:
结论:
总体: $X \sim N(\mu,\sigma^2)$

注意:请使用英文状态下的半角逗号分隔

一、 检验$\mu$,原假设$H_0:$        $\mu=\mu_ 0, \quad \mu_ 0=$
样本容量 $n=$
样本均值 $\bar{x}=$
样本离均差平方和 $ss=$
样本方差 $s^2=$
样本修正方差 $s^{*2}=$
检验统计量 $\quad T=\frac{\bar{X}-\mu_0}{\frac{s^{*}}{\sqrt{n}}},$
$T$的观测值 $\quad t=\frac{\bar{x}-\mu_0}{\frac{s^{*}}{\sqrt{n}}}=$
1. 双侧检验:$ H_1:\mu\neq\mu_ 0 \quad$
拒绝域:
P值:
结论:
2. 单侧检验:$ H_1:\mu\le\mu_ 0 \quad$
拒绝域:
P值:
结论:
3. 单侧检验:$ H_1:\mu\ge\mu_ 0 \quad$
拒绝域:
P值:
结论:
二、 检验$\sigma^2$,原假设$H_0:$        $\sigma^2=\sigma_0^2, \quad \sigma_0^2=$
检验统计量 $\quad \chi^2=\frac{SS}{\sigma_0^2},$
$\chi^2$的观测值 $\quad \chi^2=\frac{ss}{\sigma_0^2}=$
1. 双侧检验:$ H_1:\sigma^2 \neq \sigma_0^2 \quad$
拒绝域:
P值:
结论:
2. 单侧检验:$ H_1:\sigma^2 \le \sigma_0^2 \quad$
拒绝域:
P值:
结论:
3. 单侧检验:$ H_1:\sigma^2 \ge \sigma_0^2 \quad$
拒绝域:
P值:
结论:
总体: $X \sim N(\mu_1,\sigma^2_1)$
总体: $Y \sim N(\mu_2,\sigma^2_2)$

注意:请使用英文状态下的半角逗号分隔

注意:请使用英文状态下的半角逗号分隔

一、 检验总体均值是否相等,原假设$H_0:\mu_1=\mu_2$
样本容量 $n=$
$m=$
样本均值 $\bar{x}=$
$\bar{y}=$
样本离均差平方和
$ssx=$
$ssy=$
样本方差 $s_1^2=$
$s_2^2=$
修正方差 $s_1^{*2}=$
$s_2^{*2}=$
检验统计量 $\quad U=\frac{\bar{X}-\bar{Y}}{\sqrt{\frac{\sigma^2_1}{n}+\frac{\sigma^2_2}{m}}},$
$U$的观测值 $\quad u=\frac{\bar{x}-\bar{y}}{\sqrt{\frac{\sigma^2_1}{n}+\frac{\sigma^2_2}{m}}}=$
1. 双侧检验:$ H_1:\mu_1\neq\mu_2 \quad$
拒绝域:
P值:
结论:
2. 单侧检验:$ H_1:\mu_1\le\mu_2 \quad$
拒绝域:
P值:
结论:
3. 单侧检验:$ H_1:\mu_1\ge\mu_2 \quad$
拒绝域:
P值:
结论:
总体: $X \sim N(\mu_1,\sigma^2_1)$
总体: $Y \sim N(\mu_2,\sigma^2_2)$
方差 $\sigma^2_1,\sigma^2_2$未知

注意:请使用英文状态下的半角逗号分隔

注意:请使用英文状态下的半角逗号分隔

一、 当$\sigma^2_1=\sigma^2_2$时,检验总体均值是否        相等,原假设$H_0:\mu_1=\mu_2$
样本容量 $n=$
$m=$
样本均值 $\bar{x}=$
$\bar{y}=$
样本离均差平方和
$ssx=$
$ssy=$
统计量$s_w=$
样本方差 $s_1^2=$
$s_2^2=$
修正方差 $s_1^{*2}=$
$s_2^{*2}=$
检验统计量 $\quad T=\frac{\bar{X}-\bar{Y}}{S_w\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{1}{m}}},$
$T$的观测值 $\quad t=\frac{\bar{x}-\bar{y}}{s_w\sqrt{\frac{1}{n}+\frac{1}{m}}}=$
1. 双侧检验:$ H_1:\mu_1\neq\mu_2 \quad$
拒绝域:
P值:
结论:
2. 单侧检验:$ H_1:\mu_1\le\mu_2 \quad$
拒绝域:
P值:
结论:
3. 单侧检验:$ H_1:\mu_1\ge\mu_2 \quad$
拒绝域:
P值:
结论:
二、 检验总体方差是否相等,        原假设$H_0: \sigma_1^2=\sigma_2^2$
检验统计量 $\quad F=\frac{S_1^{*2} / \sigma_1^2}{S_2^{*2}/ \sigma_2^2},$
$F$的观测值 $\quad f=\frac{s_1^{*2} / \sigma_1^2}{s_2^{*2}/ \sigma_2^2}=$
1. 双侧检验:$ H_1:\sigma_1^2 \neq \sigma_2^2 \quad$
拒绝域:
P值:
结论:
2. 单侧检验:$ H_1:\sigma_1^2 \le \sigma_2^2 \quad$
拒绝域:
P值:
结论:
3. 单侧检验:$ H_1:\sigma_1^2 \ge \sigma_2^2 \quad$
拒绝域:
P值:
结论: