等于、大于等于、小于等于、小于
关于零假设（H₀）的答题模板，综合多个来源信息整理如下：
一、基本格式
零假设通常包含以下形式：
-
等式形式
$H_0: \mu = \mu_0$
（例如：$H_0: \mu = 8.2$）
-
不等式形式
-
大于等于 ：$H_0: \mu \geq \mu_0$
-
小于等于 ：$H_0: \mu \leq \mu_0$
-
小于 ：$H_0: \mu < \mu_0$
（例如：$H_0: \mu \geq 8.2$）
-
二、应用示例
-
医学研究
-
问题 ：新药物是否提高治愈率？
-
零假设 ：$H_0: p_1 = p_2$（现有药物与新药物治愈率相同）
-
对立假设 ：$H_1: p_1 \neq p_2$
-
-
工业检测
-
问题 ：汽车挡风玻璃厚度是否达标？
-
零假设 ：$H_0: \mu = 4$mm（厚度等于标准值）
-
对立假设 ：$H_1: \mu > 4$mm（厚度超标）
-
三、关键注意事项
-
假设方向
-
零假设应包含“等于”“大于等于”等保守表述，避免使用“不等于”
-
例如：$H_0: \mu \leq 8.2$比$H_0: \mu \neq 8.2$更符合逻辑
-
-
错误类型
-
第一类错误 ：拒绝零假设但实际为真（概率为$\alpha$）
-
第二类错误 ：接受零假设但实际为假
-
通常通过控制$\alpha$值（如0.05）来平衡两类错误
-
-
假设选择
- 先确定备择假设（研究者希望支持的结论），再反向设定零假设
四、总结模板
| 类型 | 零假设形式 | 对立假设形式 | 示例场景 |
|---|---|---|---|
| 等式 | $H_0: \mu = \mu_0$ | $H_1: \mu \neq \mu_0$ | 药物治愈率比较 |
| 不等式 | $H_0: \mu \geq \mu_0$ | $H_1: \mu < \mu_0$ | 产品厚度检测 |
| 比例 | $H_0: p_1 = p_2$ | $H_1: p_1 \neq p_2$ | 两种工艺效率对比 |
通过以上模板和注意事项，可系统地构建零假设，确保假设检验的逻辑性和准确性。
本文《零假设h0答题模板》系辅导客考试网原创，未经许可，禁止转载！合作方转载必需注明出处：https://www.fudaoke.com/exam/2928137.html