整体思路：先对整体统计量做一个猜想，然后用样本统计量进行验证猜想是否准确。
- 假设检验中可能出现的概率问题
- 假设检验的流程：
1、首先提出原假设和备选假设；
H0和H1
2、确定合适的统计量，并进行计算。其中计算假设量，就类似于计算一个分数，分数确定概率大小；
3、最终进行判断，看概率是落入拒绝域还是允许域。其中P值是我们用来做决策的重要指标，一般情况下没有说明显著性水平情况下，P小于0.05即可认为原假设成立，在说明显著性水平情况下，P值需小于显著性水平才可认为原假设成立。
- 单侧检验
单侧检验分左侧检验和右侧检验。左侧检验又称下限检测(比如灯泡寿命不得小于1K小时)，右侧检验又称上线检测(比如产品的次品率不得低于0.05)。
- 一个总体参数的确定
由于假设检验的统计量和统计条件不同，用的的统计量主要有三个：Z统计、T统计量（用于均值和比例的检验）、和卡方统计量（用于方差的检验）
考虑因素：样本量n的大小（样本量大的情况下（即可用Z统计量进行计算）：总体正态-样本正态，总体非正态-样本渐进正态），总体标准差（不知道的情况下可以用样本量方差S代替）是否已知
总体归纳如下：
- 两个总体参数的检验
总体方法和参数估计差不多，就是看哪个参数存在哪个不存在，然后选择不同方法，基础中的基础还是抽样分布的知识，理解清楚几个抽样分布量的计算条件和计算方法，即可推算出检验统计量的数值。
来源：CSDN
作者：macmurphy
链接：https://blog.csdn.net/macmurphy/article/details/103848910