位数λ；
iv由样本值x1x2x
计算统计量之值K；
两类错误



将K与进行比较，作出判断：当K或K时否定H0，否则认为H0
相容。第一类错误
第二类错误
当H0为真时，而样本值却落入了否定域，按照我们规定的检验法则，应当否定H0。这时，我们把客观上H0成立判为H0为不成立（即否定了真实的假设），称这种错误为“以真当假”的错误或第一类错误，记为犯此类错误的概率，即P否定H0H0为真；此处的α恰好为检验水平。当H1为真时，而样本值却落入了相容域，按照我们规定的检验法则，应当接受H0。这时，我们把客观上H0。不成立判为H0成立（即接受了不真实的假设），称这种错误为“以假
当真”的错误或第二类错误，记为犯此类错误的概率，
即
P接受H0H1为真。
1
f概率论与数理统计公式（全）
201111
两类错误的关系
人们当然希望犯两类错误的概率同时都很小。但是，当
容量
一定时，变小，则变大；相反地，变小，则
变大。取定要想使变小，则必须增加样本容量。
在实际使用时，通常人们只能控制犯第一类错误的概率，即给定显著性水平α。α大小的选取应根据实际情况而定。当我们宁可“以假为真”、而不愿“以真当假”时，则应把α取得很小，如001，甚至0001。反之，则应把α取得大些。
条件
已知2未知2
未知2
单正态总体均值和方差的假设检验
零假设
统计量
对应样本函数分布
H00H00H00
Ux00

N（0，1）
H00H00H00
Tx0S

t
1
H022
H0

2


20
H0

2


20

1S2
w

20
2
1
否定域
uu12
uu1
uu1tt
1
12
tt1
1
tt1
1
w


2



1或
2
w2
112
w

21



1
w


2



1
1
fr