第五章_假设检验
时间:2025-03-10
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【实例描述 实例描述】 实例描述 随便掷一枚一元的硬币,假设硬币是均匀的,你觉得正面 朝上的概率是多大?然后自己动手做做实验看看,实践和 理论是否总是一致的? 法国自然主义者布方伯爵做过类似的实验:他共掷了4040 次铜板,得到了2048次正面,可以算出正面朝上样本的比 例是: p =∧
2048 ≈ 0.507 4040
。结果比我们通常所认为的“一1 2
半”稍多了点。难道铜板正反面出现的概率不是 问题出现在哪?
的吗?
第五章_假设检验
5.1 假设检验的基本概念 5.2 一个正态总体的统计假设检验 5.3 两个正态总体的统计假设检验 5.4 上机实验五 用Excel进行假设检验
什么是假设? 什么是假设 (hypothesis)
对总体参数的具体数
我认为这种新药的疗效 比原有的药物更有效! 比原有的药物更有效!
值所作的陈述– 总体参数包括总体均值 总体均值 、比例 方差 比例、方差 比例 方差等 – 分析之前必需陈述
什么是假设检验? 什么是假设检验 (hypothesis test)1. 先对总体的参数(或分布形式)提出某种假设,然 后利用样本信息判断假设是否成立的过程 2. 有参数检验和非参数检验 3. 逻辑上运用反证法,统计上依据小概率原理
原假设(null hypothesis)1. 2. 3. 4. 研究者想收集证据予以反对的假设 又称“0假设” 总是有符号 =, ≤ 或 ≥ 表示为 H0– – –
H0 : µ = 某一数值 指定为符号 =,≤ 或 ≥ ≤ 例如, H0 : µ = 10cm
备择假设(alternative hypothesis)1. 研究者想收集证据予以支持的假设 2. 也称“研究假设” 3. 总是有符号 ≠, < 或 > 4. 表示为 H1– –
H1 : µ <某一数值,或µ >某一数值 例如, H1 : µ < 10cm,或µ >10cm
例题分析) 提出假设(例题分析 例题分析 【例 】一种零件的生产标准是直径应为10cm,为对 生产过程进行控制,质量监测人员定期对一台加工机 床检查,确定这台机床生产的零件是否符合标准要求 。如果零件的平均直径大于或小于10cm,则表明生 产过程不正常,必须进行调整。试陈述用来检验生产 过程是否正常的原假设和备择假设解:研究者想收集证据予以证明的假 设应该是“生产过程不正常”。建立 的原假设和备择假设为 H0 : µ = 10cm H1 : µ ≠ 10cm
【例】某品牌洗涤剂在它的产品说明书中声称:平 某品牌洗涤剂在它的产品说明书中声称: 均净含量不少于500克 。 从消费者的利益出发 , 有 均净含量不少于 克 从消费者的利益出发, 关研究人员要通过抽检其中的一批产品来验证该产 品制造商的说明是否属实。 品制造商的说明是否属实。试陈述用于检验的原假 设与备择假设 解:研究者抽检的意图是倾向于证实 这种洗
涤剂的平均净含量并不符合说 明书中的陈述 。建立的原假设和备择 假设为 H0 : µ ≥ 500 H1 : µ < 500500g
【 例 】 一家研究机构估计 , 某城市中家庭拥有汽车 一家研究机构估计, 的比例超过30%。为验证这一估计是否正确,该研究 的比例超过30% 为验证这一估计是否正确, 30 机构随机抽取了一个样本进行检验。 机构随机抽取了一个样本进行检验 。 试陈述用于检 验的原假设与备择假设 解:研究者想收集证据予以支持的假设 是“该城市中家庭拥有汽车的比例超过 30%”。建立的原假设和备择假设为 H0 : µ ≤ 30% H1 : µ > 30%
结论与建议) 提出假设(结论与建议 结论与建议原假设和备择假设是一个完备事件组, 1. 原假设和备择假设是一个完备事件组,而且相互 对立 – 在一项假设检验中 , 原假设和备择假设必有 在一项假设检验中, 一个成立, 一个成立,而且只有一个成立 2. 先确定备择假设,再确定原假设 先确定备择假设, 3. 等号“=”总是放在原假设上 等号“ 因研究目的不同, 4. 因研究目的不同,对同一问题可能提出不同的假 也可能得出不同的结论) 设(也可能得出不同的结论)
双侧检验与单侧检验1. 备择假设没有特定的方向性,并含有符号“ 备择假设没有特定的方向性,并含有符号“≠”的假设 检验,称为双侧检验或双尾检验 检验,称为双侧检验或双尾检验(two-tailed test) 2. 备择假设具有特定的方向性,并含有符号“ 或 备择假设具有特定的方向性,并含有符号“>”或“<” 的假设检验,称为单侧检验或单尾检验 的假设检验,称为单侧检验或单尾检验(one-tailed test) – – 备择假设的方向为“ , 备择假设的方向为“<”,称为左侧检验 备择假设的方向为“>”,称为右侧检验 备择假设的方向为“ ,
假设的形式) 双侧检验与单侧检验 (假设的形式 假设的形式
单侧检验 假设 双侧检验 左侧检验原假设 H0 : µ = µ0 H1 : µ ≠µ0 H0 : µ ≥ µ0
右侧检验H0 : µ ≤ µ0
备择假设
H1 : µ < µ0 H1 : µ > µ0
两类错误与显著性水平
假设检验中的两类错误 1. 第Ⅰ类错误 弃真错误 类错误(弃真错误 弃真错误)– 原假设为真时拒绝原假设 – 第Ⅰ类错误的概率记为α 被称为显著性水平
2. 第Ⅱ类错误 取伪错误 类错误(取伪错误 取伪错误)– 原假设为假时未拒绝原假设 –第 Ⅱ 类 错 误 的 概 率 记 为 β (Beta)
α
β
决策结果) 假设检验中的两类错误(决策结果 决策结果H0: 无罪假设检验就 …… 此处隐藏:1064字,全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……
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