《应用统计学》第章:单个总体的假设检验_第1页
《应用统计学》第章:单个总体的假设检验_第2页
《应用统计学》第章:单个总体的假设检验_第3页
《应用统计学》第章:单个总体的假设检验_第4页
《应用统计学》第章:单个总体的假设检验_第5页
已阅读5页,还剩16页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

1、7 章:单个总体的假设检验第 7 章 单个总体的假设检验本章教学目标了解和掌握统计推断中的另一个基本问题:参假设检验及其在经济管理中的应用;掌握运用Excel 的“数据分析”及其统计函数功能求解假设检验问题。本章主要内容:§1.1 1 案例介绍§1.2 假设检验的基本原理§1.3 单个正态总体均值的检验§1.4 单个正态总体方差的检验本章重点:假设检验中不可避免的两类错误及其应用Excel “数据分析”功能的使用及其运行输出结果分析。难点:假设检验中不可避免的两类错误及其应用。§1.5 案例介绍【案例 1】新工艺是否有效?某厂生产的一种钢丝的平

2、均抗拉强度为10560 (kg/cm2)现采用新工艺生产了一种新钢丝,随机抽取10 根,测得抗拉强度为:10512, 10623, 10668, 10554, 1077610707, 10557, 10581, 10666, 10670求得新钢丝的平均抗拉强度为10631.4(kg/cm2) 。是否就可以作出新钢丝的平均抗拉强度高于原钢丝,即新工艺有效的结论?某台加工缸套外径的机床,正常状态下所加工缸套外径的标准差应不超过0.02 mm。检验人员从加工的缸套中随机抽取9 个,测得外径的样本标准差为S =0.03 mm。问:该机床的加工精度是否符合要求?【案例2】机床加工精度是否符合要求?

3、67;1.6 假设检验的原理一、实际推断原理假设检验的理论是小概率原理,又称为实际推断原理,其具体内容是:小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的。二、假设检验推理的思想方法假设检验推理的思想方法是某种带有概率性质的反证法。三、基本原理和步骤例1:统计资料表明,某电子元件的寿命XN(?0 , ? 2 ),其中??0已知, ? 2 未知。现采用了新工艺生产,测得新工艺生产的n个元件寿命为x1, x2, 一,xn 。问:新工艺生产的元件期望寿命? 是否比原工艺的元件期望寿命?0 有显著提高 ?此问题要推断的是:是否 ? > ?0?这可用假设检验的方法解决,步骤如下:本例中H0: ?

4、= ?02. 按希望出现的结果提出一个与原假设对立的假设,称为备择假设,记为H1。本例中H1: ? > ?03. 构造一个能用来检验原假设H0 的统计量本例中,要检验的是总体均值? ,当 H0 为真时,t(n-1)估计 ,故应使用来构造检验? 的统计量。统计量1. 提出一个希望推翻的假设, 称为原假设,记为 H04. 给定一个小概率? ,称为显著性水平显著性水平? 是当 H0 为真时,拒绝 H0 的概率( 即犯“弃真”错误的概率 ) 。也即当检验结果拒绝H0 时,不犯错误的概率为1-? ,从而可以有1-? 的可信度接受备择假设H1 。5. 确定要拒绝H0 时统计量的取值范围,称为

5、拒绝域,拒绝域的边界点称为临界值。本例中,由于H1 : ? &gt; ?0而当H0 为真时,有P t <t? ( n-1 ) = 1-?就可以有1-? 的把握判定H0 不真( 犯错误的概率仅为? ) ,故此时应拒绝H0。从而拒绝域为t &gt;t?(n-1),临界值为t?(n-1) 。( 右边检验) ,?t? (n-1)0f (x)x右边检验的拒绝域本例中,若计算结果为t &gt;t?(n-1),6. 计算统计量t 的值,并作出检验结论则拒绝 H0,接受H1 ,即在水平? 下,认为? 显著高于?0若 t &lt; t?(n-1)就不能拒绝H0,即认为? 并

6、不显著高于?0 。当拒绝H0 时,说明在给定的水平? 下,? 和 ?0间存在显著差异。这就是称? 为显著性水平的原因。设 t 为检验原假设H0 所用的统计量,t?(n-1) 为检验的临界值,由显著性水平? 的定义 ( 右边检验 )P t &gt;t?(n-1) | H0为真 = ?可知检验中可能出现以下两类判断错误:二 . 检验中可能犯的两类错误第一类错误当 H0 为真时拒绝H0 的错误,即“弃真”错误,犯此类错误的概率为? 。第二类错误当 H0 不真时接受H0 的错误,即“取伪”错误,记犯该类错误的概率为? ,P t <t?(n-1) | H0 不真 = ?由于H0 不真时与H

7、0 为真时,统计量 t 的分布是不同的,故 0W1-?。H0: 无辜法官判决假设检验实际情况实际情况判决无辜有罪决策H0真 /、H0假无辜CorrectError没有拒绝H01 -aType IIError ( b)有罪ErrorCorrect拒绝H0Type IError(aPower(1 - b)Result Possibilities结果的各种可能性Relationship Between a &amp; ba &amp; b 间的联系a b两个错误有反向的关系两类错误的关系由图可知,减少? 会增大 ? ,反之也然。在样本容量n 不变时,不可能同时减小犯两类错误的概率。应

8、着重控制犯哪类错误的概率,这应由问题的实际背景决定。当第一类错误造成的损失大时,就应控制犯第一类错误的概率? ( 通常取0.05, 0.01 等 );反之,当第二类错误造成的损失大时,就应控制犯第二类错误的概率? 。要同时减小须犯两类错误的概率,必须增大样本容量n 。xHG 厂以0t?(n-1)?H1: 尸以1B§ 7.3 单个总体均值的检验t (n -1)?/2?/2t?/2(n-1)- t?/2(n-1)0f (x)x1- ?设 X N(? ,? 2 ),? 2 未知,X1, X2,,Xn 为总体X 的样本,给定水平? ,原假设为H0: ? =?0 ( ?0 为某一给定值)H0

9、为真时,统计量1. H1 : ?w?0 (双边检验)当 H0 为真时,由P-t?/2 (n-1)<t< t?/2 (n-1)=1- ?可得:若 |t|&gt; t?/2 (n-1)就拒绝H0,接受H1 ;否则接受H0。当 H0 为真时,由P t< t? (n-1) =1-?可得:若t &gt; t? ( n-1 )就拒绝H0,接受H1 ;否则就认为? 并不显著高于?0 。3. H1 : ? &lt; ?0 ( 左边检验)由 P t > -t? (n-1) =1-?可得:若t &lt; -t? ( n-1 )就拒绝H0,接受H1 ;否则就认

10、为? 并不显著小于?0 。?-t?(n-1)f (x)x左边检验的拒绝域1- ?2- H1 : ? &gt; ?0( 右边检验)案例 1. 检验新工艺的效果某厂生产的一种钢丝抗拉强度服从均值为10560(kg/cm2) 的正态分布,现采用新工艺生产了一种新钢丝,随机抽取10 根测得抗拉强度为:10512, 10623, 10668, 10554, 1077610707, 10557, 10581, 10666, 10670问在显著性水平? = 0.05 下,新钢丝的平均抗拉强度比原钢丝是否有显著提高?案例 1 解答:说明新工艺对提高钢丝绳的抗拉强度是有显著效果的。本案例为右边检验问题,

11、设新钢丝的平均抗拉强度为? ,? 2 未知,故使用 t 检验。由题意,H0: ? =?0,H1: ? &gt;?0由所给样本数据,可求得:S = 81 ,n =10,? =0.05 ,t0.05(9)=1.8331t =2.7875故拒绝H0,即在水平? =0.05 下,? 显著高于?0 。&gt;t?(n-1)= t0.05(9)=1.8331在案例 1 中,若取? = 0.01 ,问结论如何?【解】: t0.01(9) = 2.8214,t =2.7875 &lt; t0.01(9) = 2.8214故不能拒绝H0。即在水平? = 0.01下,新钢丝平均抗拉强度并无

12、显著提通常,在? =0.05 下拒绝H0,则称检验结果为一般显著的;若在? =0.01下拒绝H0,则称检验结果为高度显著的;若在? =0.001下拒绝H0,则称检验结果为极高度显著的。课堂练习3一台自动包装奶粉的包装机,其额定标准为每袋净重0.5 kg 。某天开工时,随机抽取了10 袋产品,称得其净重为:0.497, 0.506, 0.509, 0.508, 0.4970.510, 0.506, 0.495, 0.502, 0.507(1) 在水平 ? = 0.20 下,检验该天包装机的重量设定是否正确(, S= 0.00554 )(2) 在本题的检验问题中,为什么要将? 取得较大?§

13、; 2.4 大样本单个总体比例的检验设总体成数为P,则当 nP 和 n (1-P) 都大于 5 时,样本成数p 近似服从均值为P ,方差为 P (1-P)/n 的正态分布。从而当原假设H0 : P = P0 为真时,统计量与前面分析完全类似地,可得如下检验方法:Pw P0P &gt; P0P &lt; P0【案例5】某一系列电视剧是否获得成功如果能够证明某一系列电视剧在播出的头13 周其观众的收视率超过了25,则可以断定它获得了成功。假定由 400 个家庭组成的样本中,有 112 个家庭在头 13 周看过了某系列电视剧。在? = 0.01 的显著性水平下,检验这部。系列电视剧是

14、否获得了成功。解:由题意,H0: P = P0 = 25% , H1: P &gt; 25% ,样本比例p = 112/400 = 0.28设 H0 : ? 2 = ?02 (?02 为某一给定值)则当 H0 为真时,统计量与前面分析完全类似地,可得如下检验方法:§ 2.5 单个总体方差的检验? 2 w?02? 2 &gt;?02? 2 &lt;?02( ? 2 检验 )f (x)x0?/2?/21-?双边检验 f (x) x 0 ?1-?左边检验 f (x)x 0 ?1-?右边检验卡方检验的拒绝域某台加工缸套外径的机床,正常状态下所加工缸套外径的标准差应不超

15、过 0.02 mm, 现从所生产的缸套中随机抽取了9 个, 测得外径的样本标准差为S= 0.03 mm。问:在水平? = 0.05 下,该机床加工精度是否符合要求?解:由题意,?0 = 0.02 ,H0: ? 2=?02, H1: ? 2&gt;?02.故拒绝H0,即该机床加工精度已显著下降。应立即停工检修,否则废品率会大大增加。【案例2】机床加工精度问题课堂练习4一台奶粉自动包装的包装精度指标为标准差 = 0.005 (kg)某天开工时,随机抽检了10 袋产品,测得其样本标准差为S = 0.00554 (kg)(1) 在水平 ? = 0.25 下,检验该天包装机的包装精度是否符合要求。(2) 在本检验问题中,为什么要将? 取得较大?统计意义上的显著和实际的显著有时,由于非常大的样本容量,你很有可能会得出统计意义上的显著性但实际中的显著性却很小。比如, 假设在全国性的关于高档次的商业电视市场推广活动之前,你知道人们对你的品牌认知度是0.3。在活动结束之后,根据对20,000 人的调查显示有6,168 人认识你的品牌。单边检验希望能证明现在的认知比例是大于0.3,而p-值结果为0.00

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论