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问题：正态分布一节中我有个问题不理解假设检验中，接受统计假设和拒绝统计 
假设检验中，接受统计假设和拒绝统计假设到底是什么意思？在实际统计问题中到底代表什么？
回答：在假设检验里，一般会给定一个显著性水平α（0<α<1），学习数理统计的人不必去考虑α应该取什么值，都是题目里给定的。实际应用时，是需要考虑α取值的，这个话题这里不说了。
抽样检验，实际上是人为构造的一个随机事件，对于假设H0，在假设它成立的条件下，求出这个随机事件的概率p，
如果p<α，则拒绝H0，即认为原先的假设是错误的。因为如果原先的假设正确，则这件事发生的概率很小（α一般是比较接近0的数），我们认为小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的，它之所以发生，我们不认为是因为偶然性，而是认为是因为原先的假设错误造成的，假设检验就是基于这种基本思想。
如果p>=α，我们就不拒绝H0，即接受H0，认为原先的假设没有错。