概率论中什么时候用右侧检验什么时候用左侧检验

在概率论中，当我们使用右侧检验时，我们是在检验一个给定的统计量是否大于一个预定的阈值。而当我们使用左侧检验时，我们是在检验一个给定的统计量是否小于一个预定的阈值。通常情况下，右侧检验和左侧检验的选择取决于研究者对研究问题的关注点和假设。

相关问题

概率论中假设检验的原假设和备择假设

在概率论中，假设检验是一种统计学方法，用于对一个或多个参数的假设进行检验。假设检验通常涉及两个假设：原假设和备择假设。原假设是我们要进行检验的假设，通常是一个默认的假设或者一个无足够证据反驳的假设。备择假设是与原假设相反的假设，即我们要检验的假设的反面。在进行假设检验时，我们首先假定原假设为真，然后通过收集样本数据来判断原假设是否应该被拒绝。如果样本数据提供了足够的证据来反驳原假设，则我们可以拒绝原假设并接受备择假设；否则我们不能拒绝原假设，但并不能证明原假设是正确的。

cov在概率论中是什么意思

在概率论中，cov代表的是协方差（covariance）的缩写。协方差是一种衡量两个变量之间关系的统计量，用于衡量这两个变量的变化趋势是否一致。当协方差为正数时，表示两个变量的变化趋势是一致的；当协方差为负数时，表示两个变量的变化趋势是相反的；当协方差为0时，则表示两个变量之间没有线性关系。

协方差可以用以下公式来计算：

cov(X,Y) = E[(X-E(X))(Y-E(Y))]

其中E表示数学期望。如果两个变量X和Y的协方差为正数，则说明它们之间具有正相关性；如果协方差为负数，则说明它们之间具有负相关性；如果协方差为0，则说明它们之间没有线性关系。