《爱情选择中的假设检验》由会员分享，可在线阅读，更多相关《爱情选择中的假设检验（4页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、爱情选择中的假设检验在假设检验中，依据“小概率事件原理”作出的判断可能导致两类错误。当原假设为真时，拒绝原假设，所犯的错误为第一类错误，即弃真错误，通常记为 。当原假设为假时未拒绝原假设，所犯的错误为第二类错误，即取伪错误，记为 。而在爱情选择中，亦会发生两种错误：弃真错误某人适合你，你却拒绝了；取伪错误某人不适合你，你却没有拒绝。那么，在爱情的选择中，我们应该怎样理性判断，做出最优化的选择？在这里，以效用的大小作为判断的标准，效用指某人带给你的心里满足程度，效用越高，表明这个人越适合你。以某人每一时刻带给你的效用额为总体，总体均值 未知。随机选取任意时刻带给你的效用额为样本，可在一年中任选
2、30 天的效用额作为样本 X1，X2，,X30。样本均值x和样本方差 S2 可知。假设当一个异性带给你的平均效用（心里的满足程度） 大于或等于 0 时，不拒绝。 小于 0 时，拒绝。0 为你所预期接受的最低效用值。基于以上假设，作出假设检验如下：在这里所关心的是某人所带来的平均效用是否大于你心中的预期效用值，为左侧检验，提出假设为:H0: =0H1: 0置信水平 可根据自己对弃真错误和取伪错误所造成的成本做一个权衡，最终决定。一般显著性水平 取 0.05。在样本容量不变的情况下，要减小 就会使 增大，而要增大 就会使 减小，两类错误发生的概率此消彼长。如下图所示这就不得不需要我们对两类错误发生
3、的成本做一个权衡，以减小成本，达到效用最大化。一般认为，弃真错误所造成的成本更大，因为你不得不承担心理上的懊悔和谴责。故我们可以通过确定 值来控制第一类错误的概率。检验统计量为Z =(x - 0)/S/ n0.5临界值由 确定，如下图所示若所求的 Z 值小于 Z,则拒绝原假设，即他所带来的效用小于你所预期的最低效用，拒绝。若 Z 大于或等于 Z,则说明他所带来的平均效用高于你所要求的最低效用值，不拒绝。 在这里，还必须考虑机会成本的问题。从表面上看，接受某个追求你的人是不存在成本的问题，或许还意味着有些许的收益，但是“接受”是具有排他性的，你不可能同时“接受”两个人，在道德上也是不允许的，这就
4、造成了机会成本。或许在你接受某个人的同时，却错过了另一个更适合你的人。这也是为什么有些人迟迟不肯答应的原因。对于这个机会成本是很难预测的，我们只有尽可能的规避这种风险。同样，假设检验可以帮到你。假设这次不是有一个人在追求你，同时有三个人对你都有好感。那么你该如何做出选择，又该如何将机会成本降到最低呢？或许你会说，我会根据他们的表现以及自己的感觉作出判断，但这样的判断总归是过于感性，且存在随机性。或许这几天你感觉他的口味适合你，过几天又发现另一个人更帅，更优秀。所以在做决定的时候总是会很纠结。如果你做一个简单的假设检验，即可轻松解决问题。方法和上边所讲的类似，由于是由样本来推断总体，不存在随机性的问题，当然也不是感性判断。这样你就会选到最好的，机会成本最小。后记：爱情是一种感觉，是很难用科学去解释的，我们更不可以用数理统计的方法去做选择，如果这样的话也就失去了爱情的本质，也必将索然无味。此篇文章只是鄙人学习之余突发奇想，学以致用，只为枯燥的学习增添一点乐趣罢了，不足为信。
