第3编 概率论与数理统计第12章 参数估计一、引入：一知半解比一无所知更可怕十年前，深圳市某公司经理正襟危坐，听老师讲证券市场：发达国家的股市表明，盈利率超过25％，股市便会下跌.这位经理想到自己最早购买的那批股票，盈利率早已超过250％，于是，一个电话：“全部抛出！”，众所周知，那批股票的盈利率将一度超过2500％.
这叫只知其一，不知其二，一知半解比一无所知更可怕,这是因为，一无所知者有自知之明，凡事谨慎小心,据说，世界炒股最成功的是香港一位只是跟进、从不领进的富婆,而这位经理自恃掌握股市的“国际经验”，反而吃了大亏.
这位经理吃亏就在于不知道：“股票的盈利率超过25％便会下跌”这一结论，是有关学者根据发达国家成熟股市近百年的实际数据，经过科学的统计分析和假设检验后得到的.即使这样，也有5％的可能性不是如此,而我国股市刚刚开放十年，规模很小，运作又不规范，政策影响也很大，股市往往大起大落，根本不能套用连发达国家也不完全适用的这一结论.
要在现阶段预测我国股市走势，必须首先从经济利率上研究股市的影响因素，它们以什么方式决定股市走势,然后，要收集大量有关数据，进行实证分析,最后，还要进行假设检验看看原先设定的影响因素和决定方式是否符合实际，有没有漏掉某些重要因素.显然，只有通过所有各种假设检验预测模型才能投入使用.
二、本章内容结构

三、学习方法假设检验是统计推断中另一类重要问题，它与参数估计一样，也是利用样本信息对总体参数进行推断，只不过是根据样本的特征去检验对总体参数所作的猜测（也就是假设）.如果证实对总体参数所作的事前假设是正确的，则采纳这个假设；否则，拒绝假设.
假设检验依据的原理是小概率原理，它采用“反证”的推理方法，即为了检验命题成立与否，先假设命题成立，然后运用统计分析方法进行推理：如果导致小概率事件居然在一次抽检中发生，则认为这是“不合理”的现象，表明原假设很可能不正确，从而拒绝接受假设；反之，如果没有导致这种“不合理”的现象发生，
则没有理由拒绝假设.需要注意的是，假设检验中的“反证法”与通常我们在纯数学中使用的反证法是不同的，因为这里所谓“不合理”现象，并不是形式逻辑推理中出现的矛盾，而是根据小概率事件的实际不可能性原理来判断的.
在假设检验的思想里，包含着许多基本概念：如统计量、显著水平、临界值、小概率原理、两类错误，等等,这些概念在学习的过程中应好好理解.另外，学习时还要注意到假设检验与区间估计有着十分密切的联系.
四、教学要求
1．理解假设检验的基本思想.
2．熟练掌握U检验法，掌握T检验法与x2验法.
五、讲授内容第一单元 U检验第二单元 T检验与x2检验