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08 第八章 假设检验.ppt

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本课件讲假设检验,从基本思想与五个步骤入手说明原假设、备择假设、显著性水平与双侧、单侧两类检验方向,再分别介绍一个正态总体与两个正态总体参数的检验方法,并配套典型检验例题。

第八章假设检验封面页,引出假设检验的基本问题与正态总体参数的检验
第八章内容导览页,列出基本问题、单总体检验、两总体检验与其他问题
第一节导览页,列出概念与思想、假设表达式、两类错误与单侧检验
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第1页:第八章假设检验封面

第八章假设检验

第2页:本章主要内容

  • 本章主要内容§
  • 8.1假设检验的基本问题§
  • 8.2一个正态总体参数的检验§
  • 8.3两个正态总体参数的检验§
  • 8.4假设检验中的其他问题

第3页:第一节假设检验的基本问题

第一节假设检验的基本问题一.假设检验的概念与思想二.假设的表达式三.两类错误四.假设检验中的值五.假设检验的另一种方法六.单侧检验

第4页:什么是假设检验

  • 一、假设检验的概念与思想
  • 1、什么是假设检验?假设检验是利用样本的实际统计量,去检验事先对总体某些数量特征所作的假设是否可信,进而为决策取舍提供依据的一种统计分析方法。是统计推断的重要形式之一。

第5页:假设检验的基本思想

  • 2、假设检验的基本思想
  • (1)对总体参数作某种假设
  • (2)根据样本得到的信息,考虑接受假设是否会导致不合理的结果;如结果合理就接受假设,结果不合理就拒绝假设。

第6页:假设检验的步骤

  • 提出假设
  • 确定适当的检验统计量
  • 规定显著性水平
  • 计算检验统计量的值
  • 作出统计决策
  • 3、假设检验的步骤

本页以图示与公式为主,源文件仅提取到少量文字,建议对照原课件图片补充本页要点说明。

第7页:原假设与备择假设

  • (1)提出原假设和备择假设
  • 原假设(又称零假设、虚无假设)
  • 备择假设(又称择一假设)
  • 如:该批新进口的薄钢板的平均厚度等于4毫米。原假设H0:X=4mm备择假设H1:X4mm

第8页:确定检验统计量

  • 什么是检验统计量?
  • 用于假设检验决策的统计量
  • 选择统计量的方法与参数估计相同,需考虑
  • 是大样本还是小样本
  • 总体方差已知还是未知
  • 检验统计量的基本形式为
  • (2)确定适当的检验统计量

第9页:规定显著性水平

  • (3)规定显著性水平
  • 显著性水平:在进行假设检验时应该事先规定一个小概率的标准,作为判断的界限,这个小概率标准称为显著性水平。
  • 是一个概率值
  • 原假设为真时,拒绝原假设的概率
  • 被称为抽样分布的拒绝域表示为
  • (alpha)常用的值有
  • 由研究者事先确定

第10页:作出统计决策

  • (4)作出统计决策
  • 1.计算检验的统计量
  • 2.根据给定的显著性水平
  • ,查表得出相应的临界值将检验统计量的值与
  • 水平的临界值进行比较
  • 3.得出拒绝或不拒绝原假设的结论

第11页:双侧检验与单侧检验表

双侧检验与单侧检验:三种检验形式下原假设与备择假设的写法如下。

双侧检验与单侧检验的假设形式
假设双侧检验左侧检验右侧检验
H0μ = μ0μ ≥ μ0μ ≤ μ0
H1μ ≠ μ0μ < μ0μ > μ0

第12页:双侧检验

  • (1)双侧检验
  • 想要证明(检验)大于或小于这两种可能性中的任何一种是否成立
  • 属于决策中的假设检验
  • 例如,某种零件的尺寸,要求其平均长度为10cm,大于或小于10cm均属于不合格
  • 建立的原假设与备择假设应为–H0:
  • =10H1:

第13页:单侧检验

  • (2)单侧检验
  • 将研究者想收集证据予以支持的假设作为备择假设H1
  • 例如,一个研究者总是想证明自己的研究结论是正确的
  • 一个销售商总是想正确供货商的说法是不正确的
  • 备择假设的方向与想要证明其正确性的方向一致
  • 将研究者想收集证据证明其不正确的假设作为原假设H0

第14页:第二节一个正态总体参数的检验

第二节一个正态总体参数的检验一.检验统计量的确定二.总体均值的检验三.总体比例的检验四.总体方差的检验

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第15页:一个总体参数的检验方法

一个总体参数的检验:按参数类型选择检验统计量。

单总体参数检验方法与统计量
参数检验方法
均值Z 检验(单尾和双尾)、t 检验(单尾和双尾)
比例Z 检验(单尾和双尾)
方差χ² 检验(单尾和双尾)

第16页:总体均值的检验(大样本)

  • 一、总体均值的检验假定条件
  • 总体服从正态分布
  • 若不服从正态分布, 可用正态分布来近似(n
  • 使用Z-统计量2已知:2未知:2已知或
  • 2未知小样本

第17页:总体均值的检验(小样本)

  • 2.总体均值的检验(
  • 2未知小样本)假定条件
  • 总体为正态分布–
  • 2未知,且小样本
  • 使用t统计量

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第18页:总体比例的检验

  • 二、总体比例检验
  • 1.假定条件有两类结果
  • 总体服从二项分布
  • 可用正态分布来近似
  • 2.比例检验的Z 统计量
  • 0为假设的总体比例

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第19页:方差的卡方检验

  • 三、方差的卡方(2)检验
  • 1.检验一个总体的方差或标准差
  • 2.假设总体近似服从正态分布
  • 3.检验统计量样本方差假设的总体方差

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第20页:第三节两个正态总体参数的检验

第三节两个正态总体参数的检验一.检验统计量的确定二.两个总体均值之差的检验三.两个总体比例之差的检验四.两个总体方差比的检验五.检验中的匹配样本

第21页:两个正态总体参数的检验方法

两个正态总体参数的检验方法:按独立样本与配对样本分别选择统计量。

两总体参数检验方法与样本类型
参数检验方法样本类型
均值Z 检验(大样本)、t 检验(小样本)独立样本
均值t 检验(小样本)配对样本
比例Z 检验独立样本
方差F 检验独立样本

第22页:两个总体均值之差的检验假设

两个总体均值之差的检验:按检验方向写出原假设与备择假设。

两个总体均值之差的检验假设
假设双侧检验左侧检验右侧检验
H0μ1 − μ2 = 0μ1 − μ2 ≥ 0μ1 − μ2 ≤ 0
H1μ1 − μ2 ≠ 0μ1 − μ2 < 0μ1 − μ2 > 0

第23页:方差已知的均值之差检验

  • (一)两个总体均值之差的检验(22已知)
  • 1.假定条件
  • 两个样本是独立的随机样本
  • 两个总体都是正态分布
  • 若不是正态分布, 可以用正态分布来近似(n130和n2
  • 2.检验统计量为

第24页:方差不等的均值之差检验

  • (二)两个总体均值之差的检验(
  • 22未知且不相等,小样本)
  • 1.检验具有不等方差的两个总体的均值
  • 2.假定条件
  • 两个样本是独立的随机样本
  • 两个总体都是正态分布
  • 两个总体方差未知且不相等
  • 3.检验统计量其中:

第25页:方差相等的均值之差检验

  • (三)两个总体均值之差的检验(
  • 22未知但相等,小样本)
  • 1.检验具有等方差的两个总体的均值
  • 2.假定条件
  • 两个样本是独立的随机样本
  • 两个总体都是正态分布
  • 两个总体方差未知但相等
  • 3.检验统计量

第26页:匹配样本的t检验

  • (四)两个总体均值之差的检验(匹配样本的t检验)
  • 1.检验两个总体的均值配对或匹配
  • 重复测量(前/后)
  • 3.假定条件
  • 两个总体都服从正态分布
  • 如果不服从正态分布,可用正态分布来近似(n1
  • 30 , n2

第27页:匹配样本的检验假设

匹配样本的t检验:以配对差值 D i=X1i − X2i 为检验对象。

匹配样本t检验的假设形式
假设双侧检验左侧检验右侧检验
H0μD = 0μD ≥ 0μD ≤ 0
H1μD ≠ 0μD < 0μD > 0

第28页:匹配样本的检验统计量

匹配样本的t检验(检验统计量)样本差值均值样本差值标准差自由度df=nD-1统计量D0:假设的差值

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第29页:两个总体比例之差的Z检验

  • 1.假定条件
  • 两个总体是独立的
  • 两个总体都服从二项分布
  • 可以用正态分布来近似
  • 2.检验统计量二、两个总体比例之差的Z检验

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第30页:两个总体比例之差的假设

两个总体比例之差的检验:按方向写出关于 P1 − P2 的假设。

两个总体比例之差的检验假设
假设双侧检验左侧检验右侧检验
H0P1 − P2 = 0P1 − P2 ≥ 0P1 − P2 ≤ 0
H1P1 − P2 ≠ 0P1 − P2 < 0P1 − P2 > 0

第31页:两个总体方差比的F检验

  • 三、两个总体方差比的检验(F检验)
  • 1.假定条件
  • 两个总体都服从正态分布,且方差相等
  • 两个独立的随机样本
  • 2.假定形式–H0:s12= s22或H0:s12
  • s22 (或) H1:s12
  • s22H1:s12< s22(或>)
  • 3.检验统计量–F= S12/S22~F(n1–1 , n2–1)

第32页:第四节假设检验中的其他问题

第四节假设检验中的其他问题一.单侧检验二.双侧检验

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第33页:单侧检验

  • 一、单侧检验
  • 1.左侧检验:求出单边置信下限
  • 2.若总体的假设值
  • 0小于单边置信下限,拒绝H
  • 3.右侧检验:求出单边置信上限
  • 4.若总体的假设值
  • 0大于单边置信上限,拒绝H0

第34页:双侧检验

  • 二、双侧检验
  • 1.求出双侧检验均值的置信区间2已知时:2未知时:
  • 2.若总体的假设值
  • 0在置信区间外,拒绝H0

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