假设检验及其应用毕业论文

曾经读过一本书叫《女士品茶》，书中提到[1]，一个夏天的午后，剑桥大学的几位老师和他们的妻子在喝下午茶，突然，有一位女士说：“我有一种超能力，一杯奶茶放在这里，我只要尝一口，我就能分清楚它是先加的奶还是先加的茶。”在场的先生们都哈哈大笑，认为这一定是她的幻觉，……。 一、假设检验的原理 在工作生活当中，我们也经常碰到类似的问题，比如某制药公司宣称，他们的某款新药对打鼾患者的治愈率高达90%，又如，某团队在经过工艺优化之后，声称产品的合格率提升了5%，抑或如，某客户投诉某塑料生产企业的产品包装不到25kg/包等等。可问题是，我们该如何来分辨这些信息的真伪呢？ 首先，我们把这一类以“判断”为输出结果的问题，统一归纳为假设检验[2]问题，处理这类问题的方法是：先把某个结论当成一种假设（统计学上也称为原假设，null hypothesis,记为 ，与之对应的称为备择假设，alternative hypothesis，记为 ），然后收集样本，根据样本观测值的情况，运用统计分析的方法对假设进行检验，并做出判断。 以刚才提到的那位女士为例，我们可以通过试验的方法来判断她所声称的超能力是否属实，如果这位女士品尝了6杯奶茶后，并且她的判断都是正确的话，我们就可能从原先怀疑转为相信她的超能力了，因为如果假设她不具备这种超能力，而是全靠猜，那么她6次全部猜对的概率只有 %≈，这是一个非常小的概率。 由此可以看出，假设检验的基本原理是，在接受假设成立的情况下，计算样本（或事件）发生的概率，如果得出的是一个非常小的概率，则我们开始从接受假设成立变为拒绝假设成立。可是，这个概率到底要多小，我们才会做出倾向于拒绝假设的判断呢？这个值的定义是依据行业领域或者应用场景而定的，一般在化工行业，这个值大部分取为5%，但是在一些高精尖领域或者健康安全相关度高的行业，如医药、航空等行业，这个值更能会取得更小，比如1‰，对于这个值，在统计学上有其专属的名称和符号，叫做显著性水平，记为α，与之相对应的1-α被称之为置信水平。 那么，为什么在某些行业领域对于α的取值要非常小呢？再以刚才的女士品茶为例，假设一家公司准备以非常高的薪水聘用这个具有超能力的女士作为他们的品茶官，招聘人员对她所声称的技能的检验将会更加严格了，可能需要连续10次不出现差错，他们才可以放心地录用该女士，所以，这里我们就体会到了，α取值越小，是为了越好地防止做出错误的决策而造成决策风险。 二、假设检验在工业现场的应用场景 数据大脑产品具有一整套的假设检验模型算法，可以满足工业现场各种应用场景的需求（如表1），并且具备在线服务化计算功能，数据无需导入，就可以实时进行分析和判断，并进行报警。 参考文献： [1].《女士品茶》，[美]DavidSalsburg著 [2].《六西格玛管理统计指南》，马逢时等著

1.关于假设检验的几点见解2.假设检验的实际应用3.假设检验的基本思想4.对假设检验的思考5.两种假设检验思想比较（即对单侧检验和双侧检验相似差异的分析）因为不知道您具体想些什么，所以只能想到这些希望能帮到您

医学检验方面的毕业论文在轻风论文网很多的哦，之前我就找上面的老师帮忙指导的。相对于网上很多个人和小机构要好很多，我之前找的王老师咨询的，非常专业的说这里还有些参考资料，你看看 临床试验中区间检验的样本量与检验效能估计医药事业的发展，区间检验越来越受到研究者的重视。它是基于传统显著性检验而发展起来的一种新的假设检验方法，主要包括非劣效检验、检验与优效检验。因为它的检验假设不再是一个点而是一个区间而在1987年被Schuirmann首命名为“区间假设检验”或“区间检验”。自上个世纪60、70年代出现发展至今，不仅对于新药的开发与评估发挥了重要作用，而且已经广泛应用于社会各个领域如社会科学研究、教育学研究等等。在医学与卫生统计学领域，对于保证受试药品与参照药品等效／非劣效／优效，传统的显著性检验是不妥的，区间检验对于保证受试药品的安全性及有效性尤为重要。 本课题在对区间检验的定义以及其与显著性检验的区别与联系进行归纳总结的基础上，Monte Carlo抽样模拟试验对多中心临床试验中区间检验的样本量与检验效能进行了初步研究；模拟验证区间检验中β的单、取值；不同方法估计不同参数组合下等效性检验的样本量与检验效能以及同一种设计类型、参数组合下三种区间检验(非劣效／等效／优效)的样本量与检验效能之间的大小关 第四军医大学硕士学位论文 系;建立线性模型，估计多中心临床试验中中心效应与基线值效 应对于样本量与检验效能的影响;初步估计中心数目的多少与样本量 与检验效能的关系。所有的模拟程序均在SAS里编写。具体工作与研 究结果如下: 1概括地总结了影响区间检验的样本量与检验效能的几个主要因 素:重点介绍了区间检验中。与p的确定与含 义，并指出了文献中所存在的分歧;然后利用计算机抽样模拟的方法、 不同设计类型、不同参数取值下计算的样本量，模拟估算所对应 的检验效能。由实验结果看出:对于非劣效/优效检验，p均取单侧; 而就等效性检验而言: (l)当e一。时，p宜取双侧且n==2[(u卜。+ul一，/2)(/(A一夕)]， (2)当0半。时，p宜取单侧且n=2[(u，、+u卜，)(。/(△一0)]， 2利用PhilliPs法算单样本设计、配对设计、平行组设计、2 xZ交叉设计等四种实验设计方案、不同参数组合下等效性检验的样 本量与检验效能，结果提示:利用PhiniPs法估计的样本量更接近于 模拟结果且发现PhilliPs法能够弥补传统方法的不足;抽样模拟三种 区间检验(非劣效/等效/优效)不同参数组合下的样本量与检验效能: 尽管通常情况下，非劣效界值等效界值优效界值，但是却不能想当 然得出它所需样本量排序与此相同，它们的大小顺序与等效性检验 的检验水准以及其他一些因素组合密切关。 3抽样模拟多中心临床试验中不同中心数目、不同参数组合下的 样本量与检验效能，初步估中心数目与中心效应对于样本量的影响。 结果表明:中心效应不能轻易忽略，否则我们将会低估际需要的样 本量，而中心数目的多少对于样本量与检验效能的影响并不明显。 4建立协方差分析模型，抽样模拟估计多中心临床实验中基线效 应对于样本量与检验效能的影响;模拟结果提示:果基线效应确实 3 第四军医大学硕士学位论文 存在而对其忽略不计的话，会低估所需样本量。试验结果也从另一 方面证实了中心数目的多少与样本量与检验效能的大小并无直接关 系。 本课的创新点在于:一是对于区间检验与传统显著性检验中a 与p的确定与含义做了具体阐述，并利Monte Carlo模拟试验初步对 区间检验中日的单、双侧取值作了验证并给出了较为合理的解释;二 是通过建立线性模型，对多中心临床试验中的中心效应、中心数目以 及基线效应对于样本量与检验效能的影响作了初步估计。 临床试验中样本量的估计是一个重要而又不能回避的问题。研 究对影响区间检验的样本量与检验效能的一些因素作了初步探讨，以 期能够为临床工作者提供些参考。本研究提供了部分样本含 量估计表，可供实际工作者查阅。不懂的你上轻风论文网自己看吧

如果你是做问卷调查类（发放问卷，收集数据<通常学营销的人会这样做>）的，那么就根据你的题项设置变量，并录入数据（通常是用SPSS分析，也有用其他工具比如说Eviews的）。然后做数据的信度和效度检验（此处KMO值是比较重要的），再做基本的描述性统计分析，然后是主成份提取（即因子分析），从多个变量中提取几大因子，结果主要看旋转成分矩阵，然后用几个因子跟因变量做回归，得出影响关系的回归方程。举个例子说，你的问卷中有30个题项（前提是你已经做过小规模问卷测试以验证题项设置的合理性），则对应30个变量X1，X2，......,X29，X30，录入这30个变量的数据，如果你收集了500份问卷，其中420份是有效问卷的话，则你有420条针对30个变量的有效数据。然后做信度效度检验，描述性统计分析，因子分析，假设通过因子分析提取出4个主成份（因子），分别为F1，F2，F3，F4，这个时候对因子命名并将其生成新的变量，然后再将F1，F2，F3，F4和Y做回归分析，得到回归方程，通过R方和系数检验表来判断方程和系数的有效性。这个时候你就能得到影响消费者态度的是哪些因素了。PS：你这里的因变量消费者态度需要量化，在设计问卷的时候要考虑如何量化才有利于后续的分析。