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文档简介

6Sigmal培训资料之假设检验一假设检验定义：对总体参数分布做某种假设，再根据抽取的样本观测值，运用统计分析方法检验这种假设是否正确，从面决定接受假设或气绝假设的过程就是假设检验.假设将代表实际存在的问题转化为统计问题，它使我们能够在进行调查之前就提出可能的所有结果.在统计调查后，只需接受或拒绝每个假设，再将统计问题转化为实际问题,对实际问题做实施假设检验二假设检验的步骤：定义问题/陈述检验的目的.例如：装配线A的直通率在最近3个月由95%降到85%.我们经分析认为供应商A和B提供的电子物料品质（如某个参数的均值）不同是引起装配直通率下降的原因.想通过假设检验对这种判断进行检验.建立假设H0和Ha.H0即零假设，是对不存在变化或差异的假设.如没有充分证据证明它，就假设这一命题是真的.Ha是备选假设,是对存在变化或差异的假设，如果拒绝H0则认为这一命题为真.确定适当的统计假设.假设检验类别用途Z检验,T检验比较总体均值F检验同时比较两个总体方差Barlett检验同时比较多个方差，假定总体数据为正态分布Levene检验同时比较多个方差，假定总体数据为非正态分布比例检验比较总体的比例陈述可接受的a风险和6风险水平.a风险：当H0为真时,拒绝H0,又称为厂家风险.6风险：当H0为假时，接受H0,又称为消费者风险.通常取a风险为5%,6风险为10%-20%.使用检验灵敏度0/。制定抽样计划并收集样本.根据数据计算检验统计值.（t,F或X2）确定所计算的检验统计值是由于偶然因素引发的概率（P值）.如概率P值<a，则拒绝H0,并接受Ha,如P>=a，则不能拒绝H0.将统计结论转化为实际问题解决方案.三假设检验的两类错误:决定接受H0拒绝Ha决定接受H0拒绝Ha实际正确的决定II类错误I类错误正确的决定H0为真H0为假a风险0.05B风险0.1-0.2四显著水平，P值：P值用以描述统计假设检验结果,判断差异大小是归因于偶然因素还是特殊因素.理解：a.观察到的显著水平.如果P<a,则差异具有统计显著性.否则说明差不具有显著性.当不存在差异时，接受Ha,即接受存在差异的因素.导致拒绝零假设的最小a值，即如p<a，则拒绝零假设.一般的，如果P<0.05，则拒绝零假设H0.五假设的定义：单侧检验和双侧检验双则检验是备选假设Ha相对于零假设H0而言，即有可能是检验对象A>B,也有可能是A<B.格式为：H0:A=B,Ha:A乏B.单侧检验是备选假设Ha相对零假设H0而言,或者检验对象A>B,或者检验对象A<B.成对t检验成对t检验用以对同

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