假設(shè)模型檢驗方法內(nèi)容(假設(shè)檢驗方法有幾種)
1.假設(shè)檢驗方法有幾種
假設(shè)檢驗是不可能做到完全正確的，它只能保證假設(shè)在最大概率上的成立。
一般雙側(cè)U-檢驗的做法就是你列出的檢驗法1。
利用檢驗法2或3，表面上結(jié)果是檢驗水來平a下進(jìn)行的，但實際內(nèi)在的結(jié)果是：假設(shè)是在檢驗水平為b時成立；其中b可能大于a，也可能小于a。也就是說
(1)（當(dāng)假設(shè)值與真實值差別非常小時） b≥a，即在比a更高的檢驗水平下也能成立，若使用這種檢驗法，則“棄真”的概率就更大；
(2)（當(dāng)假設(shè)值與真實值差別比較大時） b≤自a，即只有在比a低的檢驗水平下才能成立，若使用這種檢驗法，則“納偽”的概率就更大。
所以一般不采用檢驗法2和3。
可以想像，檢驗法1中，u2和u1的大小關(guān)系是由契比學(xué)夫不等式確定的，只有成立與不成立的情況，沒有程度關(guān)系。
而在檢驗法2和3中，u0或xx落在置信區(qū)間內(nèi)的具體位置對其概率的影響是很大的，所以檢驗的結(jié)果也不一定準(zhǔn)確，至少檢驗的結(jié)果不是對應(yīng)于檢驗水平a的。
如果是通過矩估計法得到的u0，那么你列出的檢驗法2和檢驗法3就是一回事zhidao,u0=xx。
2.模型檢驗常用方法有哪些
正確性分析：（模型穩(wěn)定性分析，穩(wěn)健性分析，收斂性分析，變化趨勢分析，極值分析等）有效性分析：誤差分析，參數(shù)敏感性分析，模型對比檢驗有用性分析：關(guān)鍵數(shù)據(jù)求解，極值點，拐點，變化趨勢分析，用數(shù)據(jù)驗證動態(tài)模擬。
高效性分析：時空復(fù)雜度分析與現(xiàn)有進(jìn)行比較模型檢測（model checking）是一種很重要的自動驗證技術(shù)。它最早由Clarke和Emerson以及Quielle和Sifakis在1981年分別提出，主要通過顯式狀態(tài)搜索或隱式不動點計算來驗證有窮狀態(tài)并發(fā)系統(tǒng)的模態(tài)/命題性質(zhì)。
由于模型檢測可以自動執(zhí)行，并能在系統(tǒng)不滿足性質(zhì)時提供反例路徑，因此在工業(yè)界比演繹證明更受推崇。盡管限制在有窮系統(tǒng)上是一個缺點，但模型檢測可以應(yīng)用于許多非常重要的系統(tǒng)，如硬件控制器和通信協(xié)議等有窮狀態(tài)系統(tǒng)。
很多情況下，可以把模型檢測和各種抽象與歸納原則結(jié)合起來驗證非有窮狀態(tài)系統(tǒng)（如實時系統(tǒng)）。模型檢測（model checking）是一種很重要的自動驗證技術(shù)。
它最早由Clarke和Emerson以及Quielle和Sifakis在1981年分別提出，主要通過顯式狀態(tài)搜索或隱式不動點計算來驗證有窮狀態(tài)并發(fā)系統(tǒng)的模態(tài)/命題性質(zhì)。由于模型檢測可以自動執(zhí)行，并能在系統(tǒng)不滿足性質(zhì)時提供反例路徑，因此在工業(yè)界比演繹證明更受推崇。
盡管限制在有窮系統(tǒng)上是一個缺點，但模型檢測可以應(yīng)用于許多非常重要的系統(tǒng)，如硬件控制器和通信協(xié)議等有窮狀態(tài)系統(tǒng)。很多情況下，可以把模型檢測和各種抽象與歸納原則結(jié)合起來驗證非有窮狀態(tài)系統(tǒng)（如實時系統(tǒng)）。
模型檢測的基本思想是用狀態(tài)遷移系統(tǒng)（S）表示系統(tǒng)的行為，用模態(tài)邏輯公式（F）描述系統(tǒng)的性質(zhì)。這樣“系統(tǒng)是否具有所期望的性質(zhì)”就轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問題“狀態(tài)遷移系統(tǒng)S是否是公式F的一個模型”，用公式表示為S╞F。
對有窮狀態(tài)系統(tǒng)，這個問題是可判定的，即可以用計算機(jī)程序在有限時間內(nèi)自動確定。
3.模型的檢驗包括哪幾個方面
模型的檢驗包括哪幾個方面，具體含義是什么？模型的檢驗主要包括：經(jīng)濟(jì)意義檢驗、統(tǒng)計檢驗、計量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗、模型的預(yù)測檢驗。
①在經(jīng)濟(jì)意義檢驗中，需要檢驗?zāi)Ｐ褪欠穹辖?jīng)濟(jì)意義，檢驗求得的參數(shù)估計值的符號、大小、參數(shù)之間的關(guān)系是否與根據(jù)人們的經(jīng)驗和經(jīng)濟(jì)理論所擬訂的期望值相符合；
②在統(tǒng)計檢驗中，需要檢驗?zāi)Ｐ蛥?shù)估計值的可靠性，即檢驗?zāi)Ｐ偷慕y(tǒng)計學(xué)性質(zhì)，有擬合優(yōu)度檢驗、變量顯著檢驗、方程顯著性檢驗等；
③在計量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗中，需要檢驗?zāi)Ｐ偷挠嬃拷?jīng)濟(jì)學(xué)性質(zhì)，包括隨機(jī)擾動項的序列相關(guān)檢驗、異方差性檢驗、解釋變量的多重共線性檢驗等；
④模型的預(yù)測檢驗，主要檢驗?zāi)Ｐ蛥?shù)估計量的穩(wěn)定性以及對樣本容量變化時的靈敏度，以確定所建立的模型是否可以用于樣本觀測值以外的范圍。
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4.統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗有幾種方法
統(tǒng)計學(xué)假設(shè)檢驗主要有T檢驗、Z檢驗兩種方法，具體內(nèi)容是：
1、T檢驗，亦稱student t檢驗（Student's t test），主要用于樣本含量較?。ɡ鏽<30），總體標(biāo)準(zhǔn)差σ未知的正態(tài)分布資料。
2、z檢驗（U檢驗），是一般用于大樣本（即樣本容量大于30）平均值差異性檢驗的方法。它是用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的理論來推斷差異發(fā)生的概率，從而比較兩個平均數(shù)的差異是否顯著。
除以上兩種主要方法外，還有F檢驗和卡方檢驗。
5.假設(shè)檢驗的步驟有以下哪些
什么是假設(shè)檢驗：假設(shè)檢驗（Hypothesis Testing）是數(shù)理統(tǒng)計學(xué)中根據(jù)一定假設(shè)條件由樣本推斷總體的一種方法。具體作法是：根據(jù)問題的需要對所研究的總體作某種假設(shè)，記作H0；選取合適的統(tǒng)計量，這個統(tǒng)計量的選取要使得在假設(shè)H0成立時，其分布為已知；由實測的樣本，計算出統(tǒng)計量的值，并根據(jù)預(yù)先給定的顯著性水平進(jìn)行檢驗，作出拒絕或接受假設(shè)H0的判斷。常用的假設(shè)檢驗方法有u—檢驗法、t檢驗法、χ2檢驗法（卡方檢驗）、F—檢驗法，秩和檢驗等。
假設(shè)檢驗的基本步驟如下：1、提出檢驗假設(shè)又稱無效假設(shè)，符號是H0；備擇假設(shè)的符號是H1。H0：樣本與總體或樣本與樣本間的差異是由抽樣誤差引起的；H1：樣本與總體或樣本與樣本間存在本質(zhì)差異；預(yù)先設(shè)定的檢驗水準(zhǔn)為0.05；當(dāng)檢驗假設(shè)為真，但被錯誤地拒絕的概率，記作α，通常取α=0.05或α=0.01。
2、選定統(tǒng)計方法，由樣本觀察值按相應(yīng)的公式計算出統(tǒng)計量的大小，如X2值、t值等。根據(jù)資料的類型和特點，可分別選用Z檢驗，T檢驗，秩和檢驗和卡方檢驗等。
3、根據(jù)統(tǒng)計量的大小及其分布確定檢驗假設(shè)成立的可能性P的大小并判斷結(jié)果。若P>；α，結(jié)論為按α所取水準(zhǔn)不顯著，不拒絕H0，即認(rèn)為差別很可能是由于抽樣誤差造成的，在統(tǒng)計上不成立；如果P≤α，結(jié)論為按所取α水準(zhǔn)顯著，拒絕H0，接受H1，則認(rèn)為此差別不大可能僅由抽樣誤差所致，很可能是實驗因素不同造成的，故在統(tǒng)計上成立。P值的大小一般可通過查閱相應(yīng)的界值表得到。
教學(xué)中的做法：1.根據(jù)實際情況提出原假設(shè)和備擇假設(shè)；2.根據(jù)假設(shè)的特征，選擇合適的檢驗統(tǒng)計量；3.根據(jù)樣本觀察值，計算檢驗統(tǒng)計量的觀察值（obs）;4.選擇許容顯著性水平，并根據(jù)相應(yīng)的統(tǒng)計量的統(tǒng)計分布表查出相應(yīng)的臨界值（ctrit）;5.根據(jù)檢驗統(tǒng)計量觀察值的位置決定原假設(shè)取舍。
6.模型的檢驗包括幾個方面
你是指哪方面的？
關(guān)于數(shù)學(xué)建模的一般步驟在網(wǎng)上搜的話很容易找到，這里我就不多說了
數(shù)學(xué)建模就是將生活中的實際問題抽象成數(shù)學(xué)問題并建立模型，所謂的“模型檢驗”就是在對所建立的數(shù)學(xué)模型求解之后看它是否符合實際情況。
舉例來說，假如要建立大家都非常熟悉的人口增長模型，如果你選的是指數(shù)模型，并且通過十年人口數(shù)據(jù)得到了這個指數(shù)的底數(shù)以及冪，也就是找到了整個的人口增長的函數(shù)關(guān)系。那么它是不是像你想象的那樣符合實際情況或者是符合程度怎么樣呢，你就需要那另外的數(shù)據(jù)（比如前三十年的人口數(shù)量）帶入這個模型（指數(shù)函數(shù)）看看它的符合程度。如果非常符合誤差極小，那說明你建模成功；如果有較大的出入，那就得在此基礎(chǔ)上再找更好的模型了。
而這個檢驗?zāi)Ｐ褪欠穹弦蟮倪^程就叫做模型檢驗了。
7.什么是假設(shè)檢驗,假設(shè)檢驗的基本步驟
假設(shè)檢驗是推論統(tǒng)計中用于檢驗統(tǒng)計假設(shè)的一種方法。而“統(tǒng)計假設(shè)”是可通過觀察一組隨機(jī)變量的模型進(jìn)行檢驗的科學(xué)假說。一旦能估計未知參數(shù)，就會希望根據(jù)結(jié)果對未知的真正參數(shù)值做出適當(dāng)?shù)耐普摗?/p>
假設(shè)檢驗基本步驟：
1、提出檢驗假設(shè)又稱無效假設(shè)，符號是H0；備擇假設(shè)的符號是H1。
H0：樣本與總體或樣本與樣本間的差異是由抽樣誤差引起的；
H1：樣本與總體或樣本與樣本間存在本質(zhì)差異；
預(yù)先設(shè)定的檢驗水準(zhǔn)為0.05；當(dāng)檢驗假設(shè)為真，但被錯誤地拒絕的概率，記作α，通常取α=0.05或α=0.01。
2、選定統(tǒng)計方法，由樣本觀察值按相應(yīng)的公式計算出統(tǒng)計量的大小，如X2值、t值等。根據(jù)資料的類型和特點，可分別選用Z檢驗，T檢驗，秩和檢驗和卡方檢驗等。
3、根據(jù)統(tǒng)計量的大小及其分布確定檢驗假設(shè)成立的可能性P的大小并判斷結(jié)果。若P>；α，結(jié)論為按α所取水準(zhǔn)不顯著，不拒絕H0，即認(rèn)為差別很可能是由于抽樣誤差造成的，在統(tǒng)計上不成立。
如果P≤α，結(jié)論為按所取α水準(zhǔn)顯著，拒絕H0，接受H1，則認(rèn)為此差別不大可能僅由抽樣誤差所致，很可能是實驗因素不同造成的，故在統(tǒng)計上成立。P值的大小一般可通過查閱相應(yīng)的界值表得到。
教學(xué)中的做法：
1.根據(jù)實際情況提出原假設(shè)和備擇假設(shè)；
2.根據(jù)假設(shè)的特征，選擇合適的檢驗統(tǒng)計量；
3.根據(jù)樣本觀察值，計算檢驗統(tǒng)計量的觀察值（obs）;
4.選擇許容顯著性水平，并根據(jù)相應(yīng)的統(tǒng)計量的統(tǒng)計分布表查出相應(yīng)的臨界值（ctrit）;
5.根據(jù)檢驗統(tǒng)計量觀察值的位置決定原假設(shè)取舍。
擴(kuò)展資料：
假設(shè)檢驗注意的問題：
1、做假設(shè)檢驗之前，應(yīng)注意資料本身是否有可比性。
2、當(dāng)差別有統(tǒng)計學(xué)意義時應(yīng)注意這樣的差別在實際應(yīng)用中有無意義。
3、根據(jù)資料類型和特點選用正確的假設(shè)檢驗方法。
4、根據(jù)專業(yè)及經(jīng)驗確定是選用單側(cè)檢驗還是雙側(cè)檢驗。
5、當(dāng)檢驗結(jié)果為拒絕無效假設(shè)時，應(yīng)注意有發(fā)生I類錯誤的可能性，即錯誤地拒絕了本身成立的H0，發(fā)生這種錯誤的可能性預(yù)先是知道的，即檢驗水準(zhǔn)那么大。
當(dāng)檢驗結(jié)果為不拒絕無效假設(shè)時，應(yīng)注意有發(fā)生II類錯誤的可能性，即仍有可能錯誤地接受了本身就不成立的H0，發(fā)生這種錯誤的可能性預(yù)先是不知道的，但與樣本含量和I類錯誤的大小有關(guān)系。
6、判斷結(jié)論時不能絕對化，應(yīng)注意無論接受或拒絕檢驗假設(shè)，都有判斷錯誤的可能性。
7、報告結(jié)論時是應(yīng)注意說明所用的統(tǒng)計量，檢驗的單雙側(cè)及P值的確切范圍。
參考資料來源：搜狗百科-假設(shè)檢驗
