单选题
在假设检验中，双侧检验的拒绝域为（）
发布日期：2020-12-11
A
∣统计量∣大于临界值
B
统计量小于临界值
C
统计量等于临界值
D
统计量大于0
试题解析
假设检验
假设检验(hypothesis testing)，又称统计假设检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。显著性检验是假设检验中最常用的一种方法，也是一种最基本的统计推断形式，其基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计推理，对此假设应该被拒绝还是接受做出推断。常用的假设检验方法有Z检验、t检验、卡方检验、F检验等。
- 中文名
- 假设检验
- 提出者
- K.Pearson
- 应用领域
- 数理统计、通信
- 外文名
- hypothesis test
- 提出时间
- 20世纪初
- 检验方法
- t检验，Z检验，卡方检验，F检验等
双侧检验
双侧检验，就是指当统计分析的目的是要检验样本平均数和总体平均数，或样本成数有没有显著差异，而不问差异的方向是否是正差还是负差时，所采用的一种统计检验方法。
- 中文名
- 双侧检验
- 适用范围
- 数理科学
- 外文名
- two-sided test
拒绝域
拒绝域亦称否定域，又称临界域，是统计学的基本概念之一。指在假设检验中，据以拒绝原假设的统计量的取值范围，假设检验中根据检验统计量的分布，由给定的小概率α(0<α<1)作为显著性水平所确定的拒绝原假设H0的区间称为拒绝域，即统计量在其中取值的概率为α的区域。
- 中文名
- 拒绝域
- 别名
- 否定域
- 相关概念
- 检验统计量
- 类型
- 统计学的基本概念
- 外文名
- rejection region/critical region
- 用途
- 判断是否接受原假设的数量界限
- 所属领域
- 统计学
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