In many applications, D0  0. Using

In many applications, D0  0. Using the two-tailed test as an example, when D0  0 the
null hypothesis is H0: μ1  μ2  0. In this case, the null hypothesis is that μ1 and μ2 are
equal. Rejection of H0 leads to the conclusion that Ha: μ1  μ2  0 is true; that is, μ1 and
μ2 are not equal.
The steps for conducting hypothesis tests presented in Chapter 9 are applicable here.
We must choose a level of significance, compute the value of the test statistic and find the
p-value to determine whether the null hypothesis should be rejected. With two independent
simple random samples, we showed that the point estimator 1  2 has a standard error
given by expression (10.2) and, when the sample sizes are large enough, the distribution of
1  2 can be described by a normal distribution. In this case, the test statistic for the difference between two population means when σ1 and σ2 are known is as
follows.

Результаты (русский) 1:

Во многих приложениях, D0 0. Использование двухсторонним тест в качестве примера, когда D0 0нулевая гипотеза является H0: μ1 μ2 0. В этом случае нулевая гипотеза является μ1 и μ2близкие. Отказ от H0 приводит к выводу, что ха: μ1 μ2 0 имеет значение true; то есть, μ1 иΜ2 они не равны.Шаги для проведения проверки гипотез, представленные в главе 9 применяются здесь.Мы должны выбрать уровень значимости, вычислить значение тестовой статистики и найтиp значение, чтобы определить, следует ли отклонить нулевую гипотезу. С двумя независимымипростые случайных образцов, мы показали, что точка сметчик 1 2 имеет стандартную ошибку с учетом распределения выражением (10,2), и в тех случаях, когда размеры выборки достаточно велик, 1 2 можно описать с помощью нормального распределения. В этом случае является тестовая статистика за разницу между двумя совокупностей когда σ1 и σ2 известныследует за.

Результаты (русский) 2:

Во многих приложениях D0? 0. С помощью двух хвостами теста в качестве примера, когда D0? 0
нулевая гипотеза H0: μ1? μ2? 0. В этом случае нулевая гипотеза состоит в том, что μ1 и μ2 являются
равными. Отторжение Н0 приводит к выводу , что Ha: М1? μ2? 0 верно; то есть, μ1 и
μ2 не равны.
Этапы проведения испытаний гипотез , представленных в главе 9, применимы здесь.
Мы должны выбрать уровень значимости, вычислить значение тестовой статистики и найти
значение р , чтобы определить , является ли нуль гипотеза должна быть отвергнута. С помощью двух независимых
простых случайных выборок, мы показали , что в точке 1 Оценщик? 2 имеет стандартную погрешность
определяется выражением (10.2) и, когда размеры выборок достаточно велики, распределение
1? 2 может быть описана нормальным распределением. В этом случае тестовая статистика разницу между двумя населения означает , что, когда σ1 и σ2 известны как
следует.

Результаты (русский) 3:

во многих приложениях, D0 0.используя двусторонние испытания, например, когда D0 0нулевая гипотеза - H0: мк - 1 (2 - 0.в этом случае, нулевая гипотеза состоит в том, что мк мк - 1 и 2равные.неприятие H0 приводит к выводу, что - мк - 1 (2: 0, правда, мк - 1 имк - 2 не равны.шаги для проведения испытаний, описываемые в главе 9 гипотеза применимы здесь.мы должны выбрать уровень значимости, рассчитать стоимость тестовой статистики и найтиP - значение для определения того, следует ли нулевая гипотеза, должны быть отвергнуты.с двумя независимымипросто наугад образцы, мы показали, что пункт 1 2 имеет стандартную погрешность оценкис учетом мнений (2), и в тех случаях, когда размер выборки достаточно большие, распределение1 2, может быть описано нормального распределения.в этом случае в результате испытания на разницу между двумя населения означает, когда σ 1 и σ 2 известны какследующее.