显著性水平α怎么选择啊？

如何确定显著性水平

假设检验是围绕对原假设内容的审定而展开的。如

果原假设正确我们接受了（同时也就拒绝了备择假设），或原假设错误我们拒绝了（同时也就接受了备择假设），这表明我们作出了正确的决定。但是，由于假设检验是根据样本提供的信息进行推断的，也就有犯错误的可能。

有这样一种情况，原假设正确，而我们却把它当成错误的加以拒绝。犯这种错误的概率用α表示，统计上把α称为假设检验中的显著性水平，也就是决策中所面临的风险。

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假设检验的意义：

假设检验是抽样推断中的一项重要内容。它是根据原资料作出一个总体指标是否等于某一个数值，某一随机变量是否服从某种概率分布的假设，然后利用样本资料采用一定的统计方法计算出有关检验的统计量。

依据一定的概率原则，以较小的风险来判断估计数值与总体数值(或者估计分布与实际分布)是否存在显著差异，是否应当接受原假设选择的一种检验方法。

用样本指标估计总体指标，其结论有的完全可靠，有的只有不同程度的可靠性，需要进一步加以检验和证实。

通过检验，对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断，是否接受原假设。这里必须明确，进行检验的目的不是怀疑样本指标本身是否计算正确，而是为了分析样本指标和总体指标之间是否存在显著差异

参考资料来源：百度百科-显著性水平

参考资料来源：百度百科-假设检验

请结合实际问题说明,假设检验时如何选取适当的水平 α

假设检验的基本思想是小概率反证法思想。基本依据是\\“小概率原理\\”. 所谓小概率原理就是:概率很小的随机事件在一次试验中一般不会发生. 根据这一原理,我们从H0 出发,在一定的显著性水平α下,从总体中抽取一个子样进行检验,在H0 成立的条件下,若发现\\“相应统计量(即随机变量) 取到此子样代入统计量后的值\\”是一个小概率事件,亦即小概率事件在一次试验中发生了,这与\\“小概率原理\\”矛盾,所以,此时就拒绝H0 并接受H1 ;反之,就只有被迫接受H0 .\r\n\r\n假设检验的一般步骤\r\n1) 根据实际问题提出原假设H0与备选假设H1，即说明需要检验的假设的具体内容;\r\n2)

如何确定显著性水平α？

0.05是显著水平，0.01是极显著水平，一般用0.05比较多，内个一尾概率，-，-我们有专门的表格，我书么拿回来，

在假设检验中,显著性水平α是指

在假设检验中，显著性水平α表示原假设为真时，拒绝原假设的概率。选择C选项，P（拒绝H。| H。为真）=α。

显著性水平是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率，用α表示。

有这样一种情况，原假设正确，而我们却把它当成错误的加以拒绝。犯这种错误的概率用α表示，统计上把α称为假设检验中的显著性水平 ，也就是决策中所面临的风险。

α表示原假设为真时，拒绝原假设的概率。估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率为显著性水平，用α表示。1-α 为置信度或置信水平，其表明了区间估计的可靠性 。

显著性水平是假设检验中的一个概念，是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。它是公认的小概率事件的概率值，必须在每一次统计检验之前确定，通常取α=0.05或α=0.01。这表明，当作出接受原假设的决定时，其正确的可能性（概率）为95%或99%。

显著性水平代表的意义是在一次试验中小概率事物发生的可能性大小。

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对显著性水平的理解必须注意以下几点：

1、显著性水平不是一个固定不变的数值，依据拒绝区间所可能承担的风险来决定。

2、统计上所讲的显著性与实际生活工作中的显著性是不一样的。

3、显著性是对差异的程度而言的，程度不同说明引起变动的原因也有不同：一类是条件差异，一类是随机差异。它是在进行假设检验时事先确定一个可允许的作为判断界限的小概率标准。

参考资料来源：百度百科-显著性水平

概率论假设检验显著性水平α怎么求

这里最重要的问题是原假设的选择问题，根据题目的条件，为单总体方差的检验，电视机的样本方差明显大于视频设备的总体标准差，n=30，可看成大样本，满足正态总体 所以，令原假设问 h: s^2<=0.75 ;被择假设：h':s^2>0.75 （s为电视机的标准差） 构造检验统计量：x^2=s^2*(n-1)/s^2=2*(30-1)/0.75=77.33…… 因为 x^2~x^2(30-1) 所以 再显著性水平α=0.05下，x^2分布的分位值查表可得： 16.047 所以，x^2>16.047,拒绝原假设，接受被择假设，即认为电视机的方差显著（α=0.05）大于0.75