假设检验与区间估计之间的关系
统计学中区间估计与假设检验的区别与联系？
统计学中区间估计与假设检验的区别与联系？
区别是：用统计量推断参数时，如果参数未知，则这种推断叫参数估计——用统计量估计未知的参数；如果参数已知（或假设已知），需要利用统计量检验已知的参数是否靠谱，此时的统计推断即为假设检验。
联系是：二者都属于推断统计——利用样本的数据得到样本统计量（statistic），然后做出对总体参数（parameter）的论断。
假设检验,是已知数据,检验是否可信.
区间估计,是算出置信区间.
其实过程都是一样的,就是用已知的数据,也就是样本,计算出样本均值样本方差这些,然后代入三大分布,开放分布,标准正态分布,t分布,计算出置信区间,也就是概率大的区间.区间估计就到此为止,这个区间就是答案,假设检验则要检验数据是否合理.
扩展资料：参数估计的一种形式。通过从总体中抽取的样本，根据一定的正确度与精确度的要求，构造出适当的区间，以作为总体的分布参数(或参数的函数)的真值所在范围的估计。用数轴上的一段经历或一个数据区间,表示总体参数的可能范围.这一段距离或数据区间称为区间估计的置信区间。
假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法，秩和检验等。
什么叫拒绝域？
拒绝域
又称否定域(critical region)。用来判断是否接受原假设H0的数量界限。拒绝域的边界值称为 临界值。当检验统计量取某个区域C中的值时，我们拒绝原 假设，则称区域C为拒绝域，拒绝域的边界点称为 临界点.
所属领域统计学
用途：判断是否接受原假设的数量界限相关概念：检验统计量、显著性水平等
P和A的关系？
医学统计学在假设检验中,p值和a的关系
p值是概率的大小，a是我们假定的一个区间，一般情况下我们假定a0.05。他们的关系可以通过下面的例子来说明比如我们用最基本的正态分布检验。
假设：H1：某组数据的分布与正态分布无差异H2：某组数据的分布与正态分布有差异a0.05如果p0.05,则接受H1，拒绝H2，
结论：某组数据的分布符合正态分布如果p005, 则接受H2，拒绝H1，结论：某组数据的分布不符合正态分布