![第8章 假設(shè)檢驗(yàn)(修改)_第1頁(yè)](http://file4.renrendoc.com/view/b3639903548724b45c25685580b9e037/b3639903548724b45c25685580b9e0371.gif)
![第8章 假設(shè)檢驗(yàn)(修改)_第2頁(yè)](http://file4.renrendoc.com/view/b3639903548724b45c25685580b9e037/b3639903548724b45c25685580b9e0372.gif)
![第8章 假設(shè)檢驗(yàn)(修改)_第3頁(yè)](http://file4.renrendoc.com/view/b3639903548724b45c25685580b9e037/b3639903548724b45c25685580b9e0373.gif)
![第8章 假設(shè)檢驗(yàn)(修改)_第4頁(yè)](http://file4.renrendoc.com/view/b3639903548724b45c25685580b9e037/b3639903548724b45c25685580b9e0374.gif)
![第8章 假設(shè)檢驗(yàn)(修改)_第5頁(yè)](http://file4.renrendoc.com/view/b3639903548724b45c25685580b9e037/b3639903548724b45c25685580b9e0375.gif)
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第8章假設(shè)檢驗(yàn)了解假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想掌握假設(shè)檢驗(yàn)的步驟對(duì)實(shí)際問(wèn)題作假設(shè)檢驗(yàn)學(xué)習(xí)目標(biāo):8.1假設(shè)檢驗(yàn)的基本問(wèn)題8.1.1假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題的提出8.1.2假設(shè)的表達(dá)式8.1.3兩類錯(cuò)誤8.1.4假設(shè)檢驗(yàn)的流程假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題的提出現(xiàn)實(shí)生活中,我們經(jīng)常作出的論斷:上海2006年畢業(yè)生首月平均工資2317元我們學(xué)校去年的cet-4合格率為98%上月參與購(gòu)買彩票的彩民中,80%以上的中獎(jiǎng)?lì)~在100元以下?上述內(nèi)容都是關(guān)于總體參數(shù)的一種陳述;如果根據(jù)樣本資料得到的樣本指標(biāo)與它不符,是否能夠說(shuō)明假設(shè)是錯(cuò)誤的假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題的提出假設(shè)假設(shè)檢驗(yàn)的例子[例8.1]可口可樂(lè)公司生產(chǎn)的雪碧飲料標(biāo)簽說(shuō)明其容量為250ml,標(biāo)準(zhǔn)差4ml?,F(xiàn)在從市場(chǎng)上隨機(jī)抽取50瓶,發(fā)現(xiàn)飲料平均容量為248ml。能否據(jù)此判定可口可樂(lè)公司的產(chǎn)品有欺詐行為?問(wèn)題8.1的分析產(chǎn)品的標(biāo)簽意味著產(chǎn)品總體的平均數(shù)為μ=250ml,總體的標(biāo)準(zhǔn)差σ=4ml。調(diào)查的樣本平均數(shù)為=248ml2ml的差距原因可能源于抽樣誤差廠商不誠(chéng)信那么,如何區(qū)別這兩種原因呢?統(tǒng)計(jì)上就可以對(duì)其進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)—假定來(lái)源于第一種原因因?yàn)槌闃诱`差是我們能夠計(jì)算和控制的,因此假設(shè)樣本平均數(shù)與總體平均數(shù)的差距完全是由于抽樣誤差引起的;根據(jù)抽樣推斷的理論,給定概率保證度,可以確定z的大小,使得下面的式子可以接受:例如,當(dāng)概率保證度為99%時(shí),zα/2=2.58。小概率事件:在一次試驗(yàn)中,幾乎不可能發(fā)生的事件。例題的檢驗(yàn)與結(jié)論由已知,說(shuō)明,經(jīng)過(guò)一次抽樣(試驗(yàn)),小概率事件發(fā)生了,這違背了小概率事件的原理。問(wèn)題出現(xiàn)在哪里?假設(shè)不成立,即2ml的差距不僅僅是由于抽樣誤差引起的,很有可能(99%)是廠商的缺斤少兩。假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想事先對(duì)總體參數(shù)或分布形式作出某種假設(shè),然后利用樣本信息來(lái)判斷原假設(shè)是否成立采用邏輯上的反證法,依據(jù)統(tǒng)計(jì)上的小概率原理小概率原理:如果對(duì)總體的某種假設(shè)是真實(shí)的,那么不利于或不能支持這一假設(shè)的事件A(小概率事件)在一次試驗(yàn)中幾乎不可能發(fā)生的;如果在一次試驗(yàn)中A竟然發(fā)生了,就有理由懷疑該假設(shè)的真實(shí)性,拒絕這一假設(shè)。假設(shè)的表達(dá)形式原假設(shè)什么是原假設(shè)?(nullhypothesis)待檢驗(yàn)的假設(shè),又稱“0假設(shè)”研究者想收集證據(jù)予以反對(duì)的假設(shè)3. 總是有等號(hào),或4. 表示為H0,如:H0:
某一數(shù)值例如,H0:
250ml什么是備擇假設(shè)?(alternativehypothesis)與原假設(shè)對(duì)立的假設(shè),也稱“研究假設(shè)”研究者想收集證據(jù)予以支持的假設(shè)總是有不等號(hào):
,
或表示為H1H1:
<某一數(shù)值,或某一數(shù)值例如,H1:
<250ml,或250ml備擇假設(shè)假設(shè)檢驗(yàn)的流程提出假設(shè)確定適當(dāng)?shù)臋z驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量規(guī)定顯著性水平計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值;作出統(tǒng)計(jì)決策假設(shè)檢驗(yàn)的流程11提出有關(guān)總體參數(shù)的假設(shè):一般包含兩部分:原假設(shè)H0和備擇假設(shè)H1根據(jù)問(wèn)題的不同,假設(shè)提出的形式有所不同:對(duì)前面的例題分別提出不同的假設(shè):目的不同
雙側(cè)檢驗(yàn):H0:μ=μ0
,H1:μ≠μ0單側(cè)檢驗(yàn):H0:μ≥μ0
,H1:μ<μ0
H0:μ≤μ0
,H1:μ>μ0雙側(cè)檢驗(yàn)與單側(cè)檢驗(yàn)
(假設(shè)的形式)假設(shè)研究的問(wèn)題雙側(cè)檢驗(yàn)左側(cè)檢驗(yàn)右側(cè)檢驗(yàn)H0m=m0m
m0m
m0H1m≠m0m<m0m>m0雙側(cè)檢驗(yàn)
(原假設(shè)與備擇假設(shè)的確定)概念:屬于決策中的假設(shè)檢驗(yàn),不論是拒絕H0還是不拒絕H0,都必需采取相應(yīng)的行動(dòng)措施例如,某種零件的尺寸,要求其平均長(zhǎng)度為10cm,大于或小于10cm均屬于不合格我們想要證明(檢驗(yàn))大于或小于這兩種可能性中的任何一種是否成立因此,建立的原假設(shè)與備擇假設(shè)應(yīng)為
H0:
=10H1:
10雙側(cè)檢驗(yàn)
(顯著性水平與拒絕域)抽樣分布H0值臨界值臨界值a/2a/2
樣本統(tǒng)計(jì)量拒絕域拒絕域1-置信水平單側(cè)檢驗(yàn):左側(cè)檢驗(yàn)
(顯著性水平與拒絕域)H0值臨界值a樣本統(tǒng)計(jì)量拒絕域抽樣分布1-置信水平H0:μ≥μ0
,H1:μ<μ0假設(shè)檢驗(yàn)的流程22設(shè)計(jì)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量設(shè)計(jì)要求:所設(shè)計(jì)的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量應(yīng)該與總體參數(shù)有關(guān)當(dāng)H0為真時(shí),該統(tǒng)計(jì)量的真實(shí)分布已知假設(shè)檢驗(yàn)的流程3,43給定顯著性水平和相應(yīng)的臨界值顯著性水平α的含義:
H0為真時(shí),拒絕H0的概率α通常的取值α所確定的H0的接收域和拒絕域C
相同的α對(duì)于單尾檢驗(yàn)和雙尾檢驗(yàn)確定的區(qū)域不同4根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算統(tǒng)計(jì)量,并做出決策假設(shè)檢驗(yàn)中的兩類錯(cuò)誤假設(shè)檢驗(yàn)的兩類錯(cuò)誤和檢驗(yàn)規(guī)則檢驗(yàn)決策H0為真H0非真
拒絕H0
第I類錯(cuò)誤(α)正確 接受H0正確第II類錯(cuò)誤(β) I類錯(cuò)誤——棄真錯(cuò)誤,發(fā)生的概率為αII類錯(cuò)誤——取偽錯(cuò)誤,發(fā)生的概率為β審判被告原假設(shè):被告無(wú)罪,備擇假設(shè):被告有罪。法庭可能犯的第Ⅰ類錯(cuò)誤是:被告無(wú)罪但判他有罪,即冤枉了好人;法庭可能犯的第Ⅱ類錯(cuò)誤是:被告有罪但判他無(wú)罪,即放過(guò)了壞人。為了減少冤枉好人的概率,應(yīng)盡可能接受原假設(shè),判被告無(wú)罪,這可能增大了放過(guò)壞人的概率。US法庭采用無(wú)罪推定的審判準(zhǔn)則真實(shí)情況:樣本來(lái)自μ=μ0的總體真實(shí)情況:樣本來(lái)自μ=μ1的總體接受H0:μ=μ0拒絕H0判斷正確判斷錯(cuò)誤(II)判斷錯(cuò)誤(I)判斷正確8.2一個(gè)總體參數(shù)的檢驗(yàn)8.2.1檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的確定8.2.2總體均值的檢驗(yàn)8.2.3總體比例的檢驗(yàn)8.2.4總體方差的檢驗(yàn)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的確定假設(shè)檢驗(yàn)最關(guān)鍵的步驟:設(shè)計(jì)合適的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,其一般形式:檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的設(shè)計(jì),主要考慮下面的因素:1樣本容量2總體標(biāo)準(zhǔn)差是否已知一個(gè)總體參數(shù)的檢驗(yàn)Z檢驗(yàn)(單尾和雙尾)t檢驗(yàn)(單尾和雙尾)Z檢驗(yàn)(單尾和雙尾)
2檢驗(yàn)(單尾和雙尾)均值一個(gè)總體比例方差總體均值檢驗(yàn)總體均值的檢驗(yàn)
(檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量)總體是否已知?用樣本標(biāo)準(zhǔn)差S代替t檢驗(yàn)小樣本量n否是z檢驗(yàn)
z檢驗(yàn)大總體均值的檢驗(yàn)
(2
已知或2未知大樣本)1. 假定條件總體服從正態(tài)分布若不服從正態(tài)分布,可用正態(tài)分布來(lái)近似(n30)使用Z-統(tǒng)計(jì)量2
已知:2
未知:2
已知均值的檢驗(yàn)
(例題分析)【例】某機(jī)床廠加工一種零件,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)知道,該廠加工零件的橢圓度近似服從正態(tài)分布,其總體均值為0=0.081mm,總體標(biāo)準(zhǔn)差為=0.025
。今換一種新機(jī)床進(jìn)行加工,抽取n=200個(gè)零件進(jìn)行檢驗(yàn),得到的橢圓度為0.076mm。試問(wèn)新機(jī)床加工零件的橢圓度的均值與以前有無(wú)顯著差異?(=0.05)2
已知均值的檢驗(yàn)
(例題分析)H0:
=0.081H1:
0.081
=
0.05n
=
200臨界值:檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:Z01.96-1.96.025拒絕H0拒絕H0.025決策:結(jié)論:
在
=0.05的水平上拒絕H0有證據(jù)表明新機(jī)床加工的零件的橢圓度與以前有顯著差異2
已知均值的檢驗(yàn)
(小樣本例題分析)【例】根據(jù)過(guò)去大量資料,某廠生產(chǎn)的燈泡的使用壽命服從正態(tài)分布N~(1020,1002)?,F(xiàn)從最近生產(chǎn)的一批產(chǎn)品中隨機(jī)抽取16只,測(cè)得樣本平均壽命為1080小時(shí)。試在0.05的顯著性水平下判斷這批產(chǎn)品的使用壽命是否有顯著提高?(=0.05)2
已知均值的檢驗(yàn)
(小樣本例題分析)H0:
1020H1:>1020
=
0.05n
=
16臨界值(s):檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:在
=0.05的水平上拒絕H0有證據(jù)表明這批燈泡的使用壽命有顯著提高決策:結(jié)論:Z0拒絕域0.051.6452
未知大樣本均值的檢驗(yàn)
(例題分析)【例】某電子元件批量生產(chǎn)的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)為平均使用壽命1200小時(shí)。某廠宣稱他們采用一種新工藝生產(chǎn)的元件質(zhì)量大大超過(guò)規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)。為了進(jìn)行驗(yàn)證,隨機(jī)抽取了100件作為樣本,測(cè)得平均使用壽命1245小時(shí),標(biāo)準(zhǔn)差300小時(shí)。能否說(shuō)該廠生產(chǎn)的電子元件質(zhì)量顯著地高于規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)?(=0.05)單側(cè)檢驗(yàn)2
未知大樣本均值的檢驗(yàn)
(例題分析)H0:1200H1:>1200
=
0.05n=
100臨界值(s):檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:在
=0.05的水平上不拒絕H0不能認(rèn)為該廠生產(chǎn)的元件壽命顯著地高于1200小時(shí)決策:結(jié)論:Z0拒絕域0.051.645總體均值的檢驗(yàn)
(2未知小樣本)1. 假定條件總體為正態(tài)分布2未知,且小樣本2. 使用t
統(tǒng)計(jì)量2
未知小樣本均值的檢驗(yàn)
(例題分析)【例】某機(jī)器制造出的肥皂厚度為5cm,今欲了解機(jī)器性能是否良好,隨機(jī)抽取10塊肥皂為樣本,測(cè)得平均厚度為5.3cm,標(biāo)準(zhǔn)差為0.3cm,試以0.05的顯著性水平檢驗(yàn)機(jī)器性能良好的假設(shè)。2
未知小樣本均值的檢驗(yàn)
(例題分析)H0:=5H1:
5
=0.05df=10-1=9臨界值(s):檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:在
=0.05的水平上拒絕H0說(shuō)明該機(jī)器的性能不好
決策:結(jié)論:t02.262-2.262.025拒絕H0拒絕H0.0252
未知小樣本均值的檢驗(yàn)
(例題分析)
【例】一個(gè)汽車輪胎制造商聲稱,某一等級(jí)的輪胎的平均壽命在一定的汽車重量和正常行駛條件下大于40000公里,對(duì)一個(gè)由20個(gè)輪胎組成的隨機(jī)樣本作了試驗(yàn),測(cè)得平均值為41000公里,標(biāo)準(zhǔn)差為5000公里。已知輪胎壽命的公里數(shù)服從正態(tài)分布,我們能否根據(jù)這些數(shù)據(jù)作出結(jié)論,該制造商的產(chǎn)品同他所說(shuō)的標(biāo)準(zhǔn)相符?(
=0.05)均值的單尾t檢驗(yàn)
(計(jì)算結(jié)果)H0:
40000H1:
<40000
=0.05df=20-1=19臨界值(s):檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:
在
=0.05的水平上不拒絕H0不能認(rèn)為制造商的產(chǎn)品同他所說(shuō)的標(biāo)準(zhǔn)不相符決策:
結(jié)論:
-1.7291t0拒絕域.05總體比例的檢驗(yàn)
(Z
檢驗(yàn))一個(gè)總體比例檢驗(yàn)假定條件有兩類結(jié)果總體服從二項(xiàng)分布可用正態(tài)分布來(lái)近似比例檢驗(yàn)的Z統(tǒng)計(jì)量0為假設(shè)的總體比例一個(gè)總體比例的檢驗(yàn)
(例題分析)【例】一項(xiàng)統(tǒng)計(jì)結(jié)果聲稱,某市老年人口(年齡在65歲以上)的比重為14.7%,該市老年人口研究會(huì)為了檢驗(yàn)該項(xiàng)統(tǒng)計(jì)是否可靠,隨機(jī)抽選了400名居民,發(fā)現(xiàn)其中有57人年齡在65歲以上。調(diào)查結(jié)果是否支持該市老年人口比重為14.7%的看法?(=0.05)一個(gè)總體比例的檢驗(yàn)
(例題分析)H0:
=14.7%H1:
14.7%
=0.05n
=400臨界值(s):檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:在
=0.05的水平上不拒絕H0該市老年人口比重為14.7%決策:結(jié)論:Z01.96-1.96.025拒絕H0拒絕H0.025總體方差的檢驗(yàn)
(2檢驗(yàn))方差的卡方(2)
檢驗(yàn)檢驗(yàn)一個(gè)總體的方差或標(biāo)準(zhǔn)差假設(shè)總體近似服從正態(tài)分布檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量樣本方差假設(shè)的總體方差方差的卡方(2)
檢驗(yàn)
(例題分析)【例】某廠商生產(chǎn)出一種新型的飲料裝瓶機(jī)器,按設(shè)計(jì)要求,該機(jī)器裝一瓶一升(1000cm3)的飲料誤差上下不超過(guò)1cm3。如果達(dá)到設(shè)計(jì)要求,表明機(jī)器的穩(wěn)定性非常好?,F(xiàn)從該機(jī)器裝完的產(chǎn)品中隨機(jī)抽取25瓶,分別進(jìn)行測(cè)定(用樣本減1000cm3),得到如下結(jié)果。檢驗(yàn)該機(jī)器的性能是否達(dá)到設(shè)計(jì)要求
(=0.05)0.3-0.4-0.71.4-0.6-0.3-1.50.6-0.91.3-1.30.71-0.50-0.60.7-1.5-0.2-1.9-0.51-0.2-0.61.1綠色健康飲品綠色健康飲品方差的卡方(2)
檢驗(yàn)
(例題分析)H0:
2=1H1:
2
1
=0.05df=
25-1=24臨界值(s):統(tǒng)計(jì)量:
在
=0.05的水平上不拒絕H0不能認(rèn)為該機(jī)器的性能未達(dá)到設(shè)計(jì)要求
2039.3612.40/2=.05決策:結(jié)論:8.3兩個(gè)總體參數(shù)的檢驗(yàn)8.3.1檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的確定8.3.2兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)兩個(gè)正態(tài)總體參數(shù)的檢驗(yàn)兩個(gè)總體的檢驗(yàn)Z
檢驗(yàn)(大樣本)t
檢驗(yàn)(小樣本)t
檢驗(yàn)(小樣本)Z檢驗(yàn)F
檢驗(yàn)均值比例方差獨(dú)立樣本總體均值之差的檢驗(yàn)兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
(12、22
已知)1. 假定條件兩個(gè)樣本是獨(dú)立的隨機(jī)樣本兩個(gè)總體都是正態(tài)分布若不是正態(tài)分布,可以用正態(tài)分布來(lái)近似(n130和n230)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
(假設(shè)的形式)假設(shè)研究的問(wèn)題沒(méi)有差異有差異均值1均值2均值1<均值2均值1均值2均值1>均值2H0
1–2=0
1–20
1–20H1
1–20
1–2<0
1–2>0兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
(例題分析)
雙側(cè)檢驗(yàn)!【例】有兩種方法可用于制造某種以抗拉強(qiáng)度為重要特征的產(chǎn)品。根據(jù)以往的資料得知,第一種方法生產(chǎn)出的產(chǎn)品其抗拉強(qiáng)度的標(biāo)準(zhǔn)差為8公斤,第二種方法的標(biāo)準(zhǔn)差為10公斤。從兩種方法生產(chǎn)的產(chǎn)品中各抽取一個(gè)隨機(jī)樣本,樣本量分別為n1=32,n2=40,測(cè)得x1=50公斤,x2=44公斤。問(wèn)這兩種方法生產(chǎn)的產(chǎn)品平均抗拉強(qiáng)度是否有顯著差別?(=0.05)兩個(gè)總體均值之差的檢驗(yàn)
(例題分析)H0:
1-2=0H1:1-2
0
=
0.05n1
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