摘要：
假设法是什么意思?嗨!大家好!我叫假设法,今天又见面了,相信大家对我并不陌生,尤其是对奥数感兴趣的同学,我可是他们的得力助手.不谦虚地说,我的作用还真大.在奥数中,典型的"鸡兔同笼...
假设法是什么意思?
嗨!大家好!我叫假设法,今天又见面了,相信大家对我并不陌生,尤其是对奥数感兴趣的同学,我可是他们的得力助手.不谦虚地说,我的作用还真大.
在奥数中,典型的"鸡兔同笼"问题,可是我一手建起的大家庭哦!这一类再难的题,只要我一上阵,就会化复杂为简单.下面就是一道典型的"鸡兔同笼"问题:王妈妈家养了鸡和兔,数数头16个,算算脚44个.鸡兔各有几只?这道题如果用其他办法,非得列一长串的算式不可,有时还会搞不清.可只要用我,三下两下就行了.假设全部是兔,那应有脚16×4=64（只）可是实际只有44只,多了64-44=20（只）,是因为你把所有的鸡也看成了兔,因为每只兔比每只鸡多4-2=2（只）脚,所以20÷2=10（只）,由于假设兔,那算出来的就是鸡的,兔就有16-10=6（只）瞧,花不了5分钟就行了.
在工程问题中,我也能派上用场.如下题:有一件工程,甲独做工需24天,乙独做需32天.若甲先做若干天后,乙接着做,共用26天完成,问甲做了几天?先看问题,求甲就假设乙,假设乙26天全做,就应做 ×26= ,结果比整项工程少了1- = ,这是因为把甲做的全当成乙做的了,所以就 ÷（ - ）=18天甲做了18天,怎么样,还行吧?
在经济问题上,我也是不可缺少的一员.也许你会问,经济问题跟经济有关,用什么假设法?不信,你听着:一位个体户购进十二生肖玩具1000个,运输过程中损坏了一些,未破损的好玩具卖完后,获利润50%,破损的玩具只得降价出售,亏损了10%.最后结算,这位个体户获得利润39.2 %,他卖出的好玩具有多少?假设好的有X件,破损的则有1000—X件.假设成本为1元,好的售价1.5元,坏的售价0.9元,假设全是好的,就是（100×50%-1000×39.2%）÷（50%+10%）=180（件）这是坏的,好的就有1000-180=820（件）.
另外,在浓度问题中,我也可以算是身经百战的老将了.如:某体育用品商店进了一批篮球,分一级品和二级品.二级品的进价比一级品便宜20%.按优质优价的原则,一级品按20%利润定价,二级品按15%利润定价,一级品篮球比二级品篮球每个贵14元.问:一级篮球的进价是每个多少元?设一级每个100元,二级每个80元,80×（1+20%）=120元,80×（1+15%）=92元,（120-92）÷12=2（个）,100÷2=50（元）,这么快,一道题又做完了.
听了我的介绍,大家一定对我刮目相看了吧,在复杂的题中,一用我,思考过程一目了然.快快拿起笔,用我去解那些还空着的题吧!
波尔理论的三个假设是什么?
三大假设如下:
第一,轨道定则:假设电子只能在一些特定的轨道上运动,而且在这样的轨道上运动时电子不向外辐射能量,因而解决了原子的稳定问题（按照经典电磁理论,电子绕原子核做变速运动,会向外辐射电磁波,致使电子向原子核靠近,最后导致原子结构的破坏）
第二,跃迁定则:在上述轨道运动时,如果电子从一个轨道跃迁到另一个轨道,就要相应吸收或放出相应的能量.这个定则很好的解释了原子光谱问题.
第三,角动量定则:电子绕核运动的角动量,必须是普朗克常量的整数倍.这个定则用于判定哪些轨道是允许的.
综上所述,波尔理论的三大假设,已经初步显示出量子的威力,不过还带有明显的经典物理色彩,比如轨道的概念,无论如何,这三个假设已经向我们展示出了微观世界不连续的特征.
《Beat》那是什么假设、?
击败
假如是什么意思
假如的意思是如果.
什么是原假设和备择假设?如何看待两者在假设检验中的地位?试举例说明
1、原假设的定义:原假设亦称待验假设、虚无假设、解消假设,一般记为Ho.统计学的基本概念之一假设检验中,待检验的有关总体分布的一项命题的假设称为原假设.
2、备择假设的定义:备择假设是统计学的基本概念之一,其包含关于总体分布的一切使原假设不成立的命题.备择假设亦称对立假设、备选假设.
扩展资料:
确立原假设与备择假设时应遵循以下两个原则:
1、原假设是在一次试验中有绝对优势出现的事件,而备择假设在一次试验中不易发生(或几乎不可能发生)的事件.因此,在进行单侧检验时,最好把原假设取为预想结果的反面,即把希望证明的命题放在备择假设上.
2、将可能犯的严重错误看作第一类错误,因为犯第一类错误的概率可以通过a的大小来控制.犯第二类错误的概率夕是无法控制的.
假设检验（Hypothesis Testing） 到底是什么意思?
假设检验又称统计假设检验（注:显著性检验只是假设检验中最常用的一种方法）,是一种基本的统计推断形式,也是数理统计学的一个重要的分支,用来判断样本与样本,样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法.
其基本原理是先对总体的特征作出某种假设,然后通过抽样研究的统计推理,对此假设应该被拒绝还是接受作出推断.假设检验是抽样推断中的一项重要内容.它是根据原资料作出一个总体指标是否等于某一个数值,某一随机变量是否服从某种概率分布的假设,然后利用样本资料采用一定的统计方法计算出有关检验的统计量,依据一定的概率原则,以较小的风险来判断估计数值与总体数值(或者估计分布与实际分布)是否存在显著差异,是否应当接受原假设选择的一种检验方法.
用样本指标估计总体指标,其结论有的完全可靠,有的只有不同程度的可靠性,需要进一步加以检验和证实.通过检验,对样本指标与假设的总体指标之间是否存在差别作出判断,是否接受原假设.这里必须明确,进行检验的目的不是怀疑样本指标本身是否计算正确,而是为了分析样本指标和总体指标之间是否存在显著差异.从这个意义上,假设检验又称为显著性检验.
进行假设检验,先要对假设进行陈述.通过下例加以说明.
例如,设某工厂制造某种产品的某种精度服从平均数为方差为的正态分布,据过去的数据,已知平均数为75,方差为100.若经过技术革新,改进了制造方法,出现了平均数大于75,方差没有变更,但仍存在平均数不超过75的可能性.试陈述为统计假设.
根据上述情况,可有两种假设,一个是假想平均数不超过75,即假设另一个假想是平均数大于75,即假设如果我们把作为原假设,即被检验的假设,称作零假设,记作于是,假设相对于假设来说,是约定的、补充的假设,记作它和有两者选择其一的意思
,即作为被检验的假设,则就是备择的,故称为备择假设或对立假设.
还须指出,哪个是零假设,哪个是备择假设,是无关紧要的.我们关心的问题,是要探索哪一个假设被接受的问题.被接受的假设是要作为推理的基础.在实际问题中,一般要考虑事情发生的逻辑顺序和关心的事件,来设立零假设和备择假设.
在作出了统计假设之后,就要采用适当的方法来决定是否应该接受零假设.由于运用统计方法所遇到的问题不同,因而解决问题的方法也不尽相同.但其解决方法的基本思想却是一致的,即都是"概率反证法"思想,即:
(1)为了检验一个零假设(即虚拟假设)是否成立, 先假定它是成立的,然后看接受这个假设之后,是否会导致不合理结果.如果结果是合理的,就接受它;如不合理,则否定原假设.
(2)所谓导致不合理结果,就是看是否在一次观察中, 出现小概率事件.通常把出现小概率事件的概率记为0,即显著性水平. 它在次数函数图形中是曲线两端或一端的面积.因此,从统计检验来说,就涉及到双侧检验和单侧检验问题.在实践中采用何类检验是由实际问题的性质来决定的.一般可以这样考虑:
①双侧检验.如果检验的目的是检验抽样的样本统计量与假设参数的差数是否过大(无论是正方向还是负方向),就把风险平分在右侧和左侧.比如显著性水平为0.05,即概率曲线左右两侧各占,即0.025.
②单侧检验.这种检验只注意估计值是否偏高或偏低.如只注意偏低,则临界值在左侧,称左侧检验;如只注意偏高,则临界值在右侧,称右侧检验.
对总体的参数的检量,是通过由样本计算的统计量来实现的.所以检验统计量起着决策者的作用.
参数估计与假设检验
统计推断是由样本的信息来推测母体性能的一种方法,它又可以分为两类问题,即参数估计和假设检验.实际生产和科学实验中,大量的问题是在获得一批数据后,要对母体的某一参数进行估计和检验.
例如,我们对45钢的断裂韧性作了测定,取得了一批数据,然后要求45钢断裂韧性的平均值,或要求45钢断裂韧性的单侧下限值,或要求45钢断裂韧性的分散度(即离散系数),这就是参数估计的问题.
又如,经过长期的积累,知道了某材料的断裂韧性的平均值和标准差,经改进热处理后,又测得一批数据,试问新工艺与老工艺相比是否有显著差异,这就是假设检验的问题.
这样可以看出,参数估计是假设检验的第一步,没有参数估计,也就无法完成假设检验
