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假设检验/ hypothesis testing // hypothesis testing /

对于单个或多个总体的分布或分布中所含参数的假设称为统计假设（statistical hypothesis），简称假设（hypothesis）。根据样本的信息，在一定可靠程度上对原假设作出判断：是否拒绝原假设。若拒绝了原假设，则选用备择假设。这种统计判决方法称为假设检验。

p值/ p value /p value
假设检验
统计检验的值是在观测数据下拒绝原假设的最小显著性水平。
两类错误/ two types of errors /two types of errors
假设检验
数理统计学的基本概念之一，指假设检验中可能出现的弃真或纳伪的错误。
显著性水平/ significance level /significance level
假设检验
在统计推断中，观察值或假设检验统计量落入估计区间或拒绝域的概率。是统计推断错误的概率指标。
拟合优度检验/ test of goodness of fit /test of goodness of fit
假设检验
通过随机收集的总体样本来确定出总体服从某个指定分布或确定拟合度最好的总体分布概型。又称分布类型检验（distribution type test）。
列联表/ contingency table /contingency table
假设检验
观测数据按两个或两个以上变量分类时所列出的频数表。
检验统计量/ test statistic /test statistic
假设检验
在统计检验中，遵从一定统计分布且概率密度函数已知，但不包含总体分布中任何未知参数的样本函数。
T检验/ t test /t test
假设检验
一般认为检验统计量在零假设下服从或近似服从t分布的检验称作为t检验。对于一元正态总体均值的检验（方差未知），通常都是进行t检验。
无偏检验/ unbiased test /unbiased test
假设检验
有时一致最有功效检验不存在，故只能退而求其次把要求放松一些，即一个合理的检验应具有这样的性质：当零假设成立时其被否定的概率，不应超过当零假设不成立时，零假设被否定的概率，我们把具有这样性质的检验称作无偏检验。如果假设检验是双边的，无偏检验为了照顾备择假设的两边，在其两边都没有达到最大功效，这也是无偏检验所付出的代价。
多重假设检验/ multiple hypothesis test /multiple hypothesis test
假设检验
将多个单重的假设检验作为一个整体（称为一个检验族，英文family-wise），然后对这个检验族中的每个假设同时进行检验的方法。在实际数据分析问题中，存在着大量的假设检验（比如基因组数据）问题，多重假设检验是一种有效解决大规模统计推断问题的新方法。
Score检验/ score test /score test
假设检验
利用似然函数自然对数的一阶导数（称为得分）及参数渐近方差-协方差矩阵进行检验统计量计算得到的检验，是对似然比检验的一种近似。又称得分检验。

假设检验/ hypothesis testing // hypothesis testing /

p值/ p value /p value

两类错误/ two types of errors /two types of errors

显著性水平/ significance level /significance level

拟合优度检验/ test of goodness of fit /test of goodness of fit

列联表/ contingency table /contingency table

检验统计量/ test statistic /test statistic

T检验/ t test /t test

无偏检验/ unbiased test /unbiased test

多重假设检验/ multiple hypothesis test /multiple hypothesis test

Score检验/ score test /score test