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浅析统计学中的单样本假设检验在农作物中的应用

范文

周小红

摘 ? ?要：对单样本进行假设检验，主要是以样本信息推断所属的总体信息，对所属总体和某一指定的总体作比较，一般应用于比较不同总体的差异显著性是否明显的问题。样本平均数在经过科学设置显著性水平的情况下，通过统计推断估算出样本所在总体平均数的一个合理范围。

关键词：统计学;假设检验;农作物;应用

文章编号： 1005-2690（2021）07-0110-03 ? ? ? 中国图书分类号： S339.31 ? ? ? 文献标志码： A

1 ? 统计推断意义、原理和方法

1.1 ? 统计推断基本原理和意义

由一个样本所得的统计数去推断总体的特征，称为统计推断。统计推断包括参数估计和假设检验两种，参数估计是由样本结果对总体参数作出点估计和区间估计，再利用估计值去作假设检验。

样本假设测验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，对此假設应该被拒绝还是被接受作出相应推断。如果假设符合试验结果的概率大，认为试验结果所得差异是由于真实处理效应引起的，就接受假设，否则拒绝假设。从而确定某样本所在总体的平均数和某一指定的总体平均数的差异是否显著。

1.2 ? 统计推断的基本方法

1.2.1 ? 统计假设测验首先要对研究总体提出假设

一种是无效假设，记作H0，无效假设是实验结果所得的差异由误差所致;另一种是备择假设，记作HA，备择假设实验结果所得的差异是由于真实处理效应所引起的[1]。

1.2.2 ? 规定显著性水平

接受或否定原假设的概率标准叫显著性水平，一般用α表示，α是人们规定的小概率的界限标准，在统计研究中常用α=0.05和α=0.01两个等级。

1.2.3 ? 计算概率

1.2.4 ? 统计推断

假设测验中若通过概率的计算，得出的概率值<0.05或<0.01，就可以认为是小概率事件;在数理统计上认为实际不可能发生事件，否定原假设。相反，如果得出的概率值>0.05或>0.01，则认为是大概率事件;在一次试验中容易发生，接受原假设[2]。

单样本假设检验过程涉及提出假设、规定显著性水平、计算概率、统计推断、总结了5个步骤，这5个步骤是单样本假设检验的完整体现，每一步都是非常重要的环节，这也是进行测验时需要注意的问题[6]。

4 ? 假设检验需注意的问题

单样本假设检验是根据所给总体的指标，假设某一未知总体指标等于所给总体的指标值（一般用平均数来衡量），然后利用样本的统计值采用一定的统计推理方法计算出原假设是否合理，用样本估计总体，结论不一定完全可靠，这时需要进一步检验。如果一事件发生的可能性非常小，认为其实际不发生，也就是小概率事件不发生原理。使用样本的统计量对总体进行推断，可能会犯两类错误：一是原假设是符合实际情况，检验结果将它否定了，称为弃真错误;二是错误是原假设不符合实际情况，检验结果无法否定它，称为取伪错误。数理统计中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。

在当今大数据时代，不仅需要学会假设检验的理论知识，还需要学会应用。

参考文献：

[ 1 ] 王宝山.田间试验与统计方法[M].北京：中国农业出版社，2003.

[ 2 ] 吴赣昌.概率论与数理统计[M].北京：中国人民大学出版社，2017.

[ 3 ] 王燕.试析LIMS在农作物种子质量检验中的应用探讨[J].现代园艺，2019（23）：198-199.

[ 4 ] 顾芹芹，姚丹青，楼坚锋.LIMS在上海农作物种子质量检验中的应用探讨[J].上海农业科技，2016（1）：17-18.

[ 5 ] 楼坚锋，夏建明，姚丹青，等.上海市农作物种子质量管理现状问题与对策[J].种子世界，2015（11）：16-17.

[ 6 ] 覃斌毅.太赫兹光谱结合化学计量在农作物农药残留快速检测中的应用研究[D].西安：西安电子科技大学，2018.

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