假設檢驗是數理統計學中根據一定假設條件由樣本推斷總體的一種方法。具體的做法是：根據問題需要對研究的總體做某種假設記作H0；選取合適的統計量，這個統計量要是的假設H0成立時，其分佈已知。這樣我們就可以根據統計量的分佈是否滿足某種分佈，並根據預先設定的顯著性水平進行檢驗做出拒絕或者接受假設H0的判斷。

       常用的假設檢驗方法有：u檢驗方法、t檢驗方法、X2檢驗方法、F檢驗方法、秩和檢驗方法等。我們在隨後將會對F檢驗、最大使然估計、似然比檢驗、Wald檢驗和拉格朗日乘子檢驗進行詳細的講述。

t檢驗：

    t檢驗主要用於樣本較小，總體方差σ未知的正態分佈資料。它使用t分佈來推導差異發生的概率，從而比較兩個均數的差異是否顯著。

    t檢驗分為單邊檢驗和雙邊檢驗

單邊統計量為：

雙邊t檢驗是檢驗兩個樣本平均數與其各自代表的總體的差異是否顯著。雙邊總體t檢驗又分為兩種情況，一是獨立樣本t檢驗，一是配對樣本t檢驗。

獨立樣本t檢驗的統計量為：

其中S1和S2為兩樣本方差；n1和n2為兩樣本容量。上面的公式：1/n1+1/n2不是減）

適用條件：

    1）已知樣本均數。2）可得到一個樣本均數及該樣本的標準差。3）樣本來自正態或者近似正態總體。

F檢驗

最大似然估計

似然比檢驗

Wald檢驗

拉格朗日乘子檢驗

未完待遇，具體內容隨後補上。