假设检验基本概述

一、假设检验的概念1、假设检验是统计推断的另一种方式.所谓假设检验就是首先对总体的分布函数形式或分布的某些参数做出假设，再根据所得样本数据，利用“小概率原理”，对假设的正确性做出判断的统计推断过程与方法。2、假设检验与区间估计结合起来，构成完整的统计推断内容。假设检验分为两类：一类是参数假设检验，另一类是非参数假设检验。本章主要讨论参数假设检验。11、例子和小概率原理（1）例1：某企业生产一种零件，过去大量资料表明，零件的平均长度为4厘米，标准差为0.1。工艺改革后，抽查100个零件，测得样本平均长度为3.94厘米。问工艺改革前后零件长度是否发生显著变化？（2）分析：A、这是有关改革前后零件平均长度是否为4的假设检验。有两种可能：一是没有变化，但抽样随机性使样本均值与总体均值有差异，又未超出误差范围，则认为总体均值不变；二是发生显著变化，即样本均值与总体均值差异超出误差范围，认为总体均值发生显著变化。

2（2）分析：B、根据样本平均数的抽样分布定理若对总体均值假设为真，则给定置信度，应有即，样本均值与总体均值之差在误差范围，接受假设。若即，样本均总体均值之差超出误差范围，发生概率为，它又很小，小概率事件发生，拒绝假设，认为发生显著变化。

1、例子和小概率原理3

1、例子和小概率原理（3）本例解，已知假设，给定，则有，可计算得这样小概率事件发生，拒绝原假设，认为工艺改革前后零件长度发生明显变化。4

1、例子和小概率原理（4）小概率原理：是指发生概率很小的随机事件在一次实验中是几乎不可能发生的。这种事件称为“实际不可能事件”。小概率的标准是多大？5%的概率是不是小概率？这没有绝对的标准，一般我们以一个所谓显著性水平α(0<α<1)作为小概率的界限，α的取值与实际问题的性质有关。所以，统计检验又称显著性检验。根据这一原理，可以作出是否接受原假设的决定52、假设检验的特点（1）采用反证法进行逻辑推理，即为检验某假设是否成立，先假定其正确，再根据抽样理论和样本信息判断假设产生结果是否合理，最后决定是否接受原假设；（2）依据小概率原理，即小概率事件发生，拒绝原假设，否则接受原假设；（3）与区间估计的差别主要在于：区间估计是用给定的概率推断出总体参数的范围，而假设检验是以小概率为标准，对总体的状况所做出的假设进行判断。6三、假设检验的步骤一般有以下四步：1、提出原假设和备择假设；2、选择适当统计量，并确定其分布形式3、选择显著性水平，确定临界值；4、作出结论。7

1、提出原假设和备择假设（1）原假设又称零假设，是正待检验的假设记为H0；备择假设是拒绝原假设后可供选择的假设，记为H1。二者相互对立，检验结果取其一。（2）假设的提出根据检验问题具体而定，并采取“不轻易拒绝原假设”原则，即把没有充分理由不能轻易否定的命题作为原假设，把没有足够把握不能轻易肯定的命题作为备择假设。8

1、提出原假设和备择假设（3）假设有三种形式：91、提出原假设和备择假设（4）左侧检验和右侧检验统称单侧检验。采用那种检验根据实际问题决定，若只需判断有无显著差异或要求同时注意总体参数偏大或偏小，则采用双侧检验；若关心总体参数是否比某个值偏大或偏小，则采用单侧检验。102、选选择适适当统统计量量，并并确定定其分分布形形式不同的的假设设选择择不同同的统统计量量作为为检验验统计计量。。例6-1，采采用113、选选择显显著性性水平平，确确定临临界值值（1））显著著性水水平表表示H0为真时时拒绝绝H0的概率率，即即拒绝绝原假假设所所冒的的风险险，用用表示。。假设设检验验应用用小概概率原原理，，小概概率就就是指指。。给给定显显著性性水平平后，，就可可由有有关的的概率率分布布表查查得临临界值值从而而确定定H0的接受受区域域和拒拒绝区区域。。临界界值就就是接接受区区域和和拒绝绝区域域的分分界点点。123、选选择显显著性性水平平，确确定临临界值值（2））不同同形式式假设设H0的接受受区域域和拒拒绝区区域不不同。。双侧侧检验验的拒拒绝区区域位位于统统计量量分布布曲线线的两两侧；；左侧侧检验验的拒拒绝区区域位位于统统计量量分布布曲线线的左左侧；；右侧侧检验验的拒拒绝区区域位位于统统计量量曲线线的右右侧。。如图图所示示。13假设检检验的的接受受区域域和拒拒绝区区域α/21–α

α/2-Zα/2

Zα/2

α-Zα

0

α0Zα（a））双侧侧检验验（b））左侧侧检验验（c））右侧侧检验验144、作作出结结论根据样样本资资料计计算出出统计计量的的具体体值，，并用用以与与临界界值比比较，，作出出接受受或拒拒绝原原假设设的结结论。。如果果检验验统计计量的的值落落在拒拒绝域域内，，说明明样本本所描描述的的情况况与原原假设设有显显著性性差异异，应应拒绝绝原假假设；；反之之接受受原假假设。。151、概概念（1））第一一类错错误：：当原原假设设为真真，但但由于于样本本的随随机性性使样样本统统计量量落入入拒绝绝区域域，这这时所所做判判断是是拒绝绝原假假设，，也称称拒真真错误误。事事实上上，小小概率率只是是发生生概率率小，，并不不是不不发生生。犯第一一类错错误的的概率率也称称拒真真概率率，即即显著著性水水平，，P{拒绝绝H0/H0为真}=161、概概念（2））第二二类错错误：：当原原假设设为不不真，，但由由于样样本的的随机机性使使样本本统计计量落落入接接受区区域，，判断断是接接受原原假设设，也也称取取伪错错误。。犯第二二类错错误的的概率率称为为取伪伪概率率，用用β表示，，即P{接接受H0/H0不真}=β可见接接受原原假设设是因因为没没有发发生小小概率率事件件，没没有充充足的的理由由拒绝绝它。。所以以，接接受原原假设设并非非肯定定原假假设正正确，，含义义是““不否否定原原假设设”或或“保保留原原假设设”，，即原原假设设可能能为真真，需需要进进一步步检验验证实实。172、假假设检检验的的四种种情况况假设检检验中中，原原假设设可能能为真真或不不真，，我们们的判判断（（决策策）有有接受受和拒拒绝两两种。。因此此，检检验有有四种种可能能情况况，如如下表表：

接受H0拒绝H0H0真实判断正确弃真错误(α)H0不真实取伪错误(β)判断正确183、两两类错错误概概率的的关系系（1））二者者互为为消长长：由于样样本的的随机机性，，完全全避免免两类类错误误是不不可能能的，，只能能尽量量控制制犯错错误的的概率率。一一般，，当n固定定时，，减少少α必必然导导致β增大大，，反反之之减减少少β必然然会会增增大大αα。。以以利利用用Z统统计计量量进进行行右右侧侧检检验验的的情情况况为为例例要使使小小αα，，则则临临界界值值Zα增大大，，这这必必然然导导致致β增大大。。反反之之，，要要使使β小，，则则必必然然导导致致αα增增大大，，二二者者关关系系如如下下图图：：19两类类错错误误概概率率的的关关系系图图p(x)0αβ203、、两两类类错错误误概概率率的的关关系系（2））αα和和β的选选择择：：取取决决于于犯犯两两类类错错误误的的代代价价。。若若拒拒真真代代价价大大，，则则取取较较小小的的αα而而容容忍忍较较大大的的β；反反之之，，若若取取伪伪代代价价更更大大，，则则取取较较大大的的αα以以求求较较小小的的β。通通常常先先确确定定αα，，即即原原假假设设为为真真时时拒拒绝绝它它的的概概率率事事先先得得到到控控制制。。再再次次可可见见，，原原假假设设受受到到保保护护不不轻轻易易否否定定。。214、、检检验验功功效效（1））检验验效效果果好好与与坏坏，，与与犯犯两两类类错错误误的的概概率率都都有有关关，，首首先先α不能能太太大大；；另另外外α得到到控控制制的的条条件件下下，，犯犯取取伪伪错错误误的的概概率率要要尽尽可可能能地地小小，，即即不不取取伪伪的的概概率率1-β应尽尽可可能能增增大大。。1-β越大大，，意意味味着着当当原原假假设设不不真真实实时时，，检检验验判判断断出出原原假假设设不不真真实实的的概概率率越越大大，，检检验验的的判判别别能能力力就就越越好好；；反反之之亦亦然然,可可见见1-β是反反映映统统计计检检验验判判别别能能力力大大小小的的重重要要标标志志，，我我们们称称1-β为检检验验功功效效或或检检验验力力。。224、、检检验验功功效效（2））影响响检检验验功功效效的的因因素素有有显显著著性性水水平平α、样本本容容量量、原假假设设与与备备选选假假设设间间的的差差异异程程度度。。给定定αα而而使使β减少少，，就就必必须须增增大大样样本本容容量量n。。因因为为增增大大n能能降降低低抽抽样样平平均均误误差差，，样样本本统统计计量量分分布布更更集集中中，，分分布布曲曲线线更更尖尖峭峭，，使使曲曲线线尾尾部部面面积积αα和和β都减减小小；；原假假设设与与备备选选假假设设间间的的差差异异程程度度越越大大，，β越小小，，结结合合α和β关系系图图得得知知，，若若真真值值右右移移，，则则增大大，，以以为为中中心心的的曲曲线线右右移移，，使使曲曲线线左左尾尾阴阴影影部部分分减减小小。。23第二二节节总总体体均均值值、、比比例例和和方方差差的的假假设设检检验验学习习以以下下问问题题：：一、、总总体体方方差差已已知知对对正正态态总总体体均均值值的的检检验验；；二、、总总体体方方差差未未知知对对正正态态总总体体均均值值的的检检验验；；三、、总总体体比比例例的的假假设设检检验验；；四、、总总体体方方差差的的假假设设检检验验。。24一、、总总体体方方差差已已知知对对正正态态总总体体均均值值的的检检验验学习习以以下下问问题题：：1、、Z检检验验法法；；2、、例例子子。。251、、Z检检验验法法（1））设设总总体体为总总体体的的一一个个样样本本，，样样本本均均值值为为。。现在在对对总总体体均均值值进进行行检检验验。。根据据抽抽样样分分布布定定理理5.1，，样样本本均均值值在H0成立立时时，，检检验验统统计计量量Z及及其其分分布布为为利用用服服从从正正态态分分布布的的统统计计量量Z进进行行的的假假设设检检验验称称为为Z检检验验法法。。261、、Z检检验验法法（2））检检验验时时，，根根据据已已知知的的总总体体方方差差、、样样本本容容量量和和样样本本均均值值，，计计算算出出检检验验统统计计量量Z的的值值。。对对给给定定的的检检验验水水平平αα，，查查正正态态分分布布表表得得临临界界值值，，将将Z值值与与临临界界值值比比较较作作出出检检验验结结论论。。271、、Z检检验验法法（3））具具体体检检验验时时：：若采采用用双双侧侧检检验验，，则则临临界界值值为为－Zα/2或Zα/2，，当︱︱Z︱︱＞＞Zα/2时，，拒拒绝绝原原假假设设，，反反之之则则接接受受原原假假设设。。若采采用用左左侧侧检检验验，，则临临界界值值为为－－Zα/2，当当Z＜＜－－Zα/2时，，拒拒绝绝原原假假设设；；反反之之，，接接受受原原假假设设。。若采采用用右右侧侧检检验验，，则临临界界值值为为Zα/2，当当Z＞＞Zα/2时，，拒拒绝绝原原假假设设；；反反之之，，接接受受原原假假设设。。282、、例例子子根据据过过去去大大量量资资料料，，某某厂厂生生产产的的产产品品的的使使用用寿寿命命服服从从正正态态分分布布N（（1020，，1002）。。现现从从最最近近生生产产的的一一批批产产品品中中随随机机抽抽取取16件件，，测测得得样样本本平平均均寿寿命命为为1080小小时时。。试试在在0.05的的显显著著水水平平下下判判断断这这批批产产品品的的使使用用寿寿命命是是否否有有显显著著提提高高？？解：：根根据据题题意意，，提提出出假假设设：：检验验统统计计量量由α=0.05，，查查表表得得临临界界值值：：zα=1.645，，由由于于Z=2.4＞＞zα=1.645,所所以以应应拒拒绝绝H0而接接受受H1,这这批批产产品品的的使使用用寿寿命命显显著著提提高高.29二、总总体方方差未未知对对正态态总体体均值值的检检验学习以以下内内容：：1、t检验验；2、例例子301、t检验验（1））设总总体，，此此时对对总体体均值值检验验不能能用Z检验验法，，因为为包含含未知知参数数，，我我们可可以用用总体体方差差的无无偏估估计量量样本本方差差S2代替，，得到到t统统计量量。由由定理理5.2可可知，，在H0成立时时，检检验统统计量量t及及其分分布为为利用服服从t分布布的统统计量量去检检验总总体均均值的的方法法称为为t检检验法法。311、t检验验（2））具体体做法法：根根据题题意提提出假假设；；构造造检验验统计计量t并根根据样样本信信息计计算其其具体体值；；对于于给定定的检检验水水平αα，，由t分布布表查查得临临界值值；将将所计计算的的t值值与临临界值值比较较，作作出检检验结结论。。双侧检验时时，若︱t︱＞tα/2时，拒绝原原假设H0，反之则接接受H1。左侧检验时时，若当t＜－tα时，拒绝原原假设H0，反之则接接受H1。右侧检验时时，若当t＞tα时，拒绝原原假设H0，反之则接接受H1。322、例子某厂采用自自动包装机机分装产品品，假定每每包产品的的重量服从从正态分布布，每包标标准重量为为1000克。某日日随机抽查查9包，测解：根据题意检验目的是观察产品的平均每袋重量是否与标准重量一致。建立假设：检验统计量由α=0.05，查表得临界值由于所以接受原假设，认为这天自动包装机工作正常。333、Z检验验、t检验验的适用条条件t检验法适用用于小样本本情况下总总体方差未未知时对正正态总体均均值的假设设检验。随随样本容量量n增大，t分布趋于标标准正态分分布。因此此大样本下下（n＞30）），总体方差差未知对总总体均值的的假假设检验通通常近似采采用Z检验法。同同理，大样样本下非正正态总体均均值的检验验也可用Z检验法。原原因根据大大样本分布布定理，总总体分布形形式不明或或为非正态态总体时，，样本平均均数趋近于于正态分布布。这时检检验统计量量Z中的总体标标准差用用样本本标准差S代替。34三、总体比比例的假设设检验学习以下问问题：1、检验方方法；2、例子。。351、检验方方法由比例抽样样分布定理理知，样本本比例服从从二项分布布。大样本本下二项分分布近似服服从正态分分布，对总总体比例的的检验通常常在大样本本条件下进进行，根据据正态分布布近似确定定临界值，，即用Z检检验。具体：提出出待检验假假设：统计量为上式中，小小写字母p代表样本的的成数，大大写字母P代表总体的的成数。362、例子某研究者估估计本市居居民家庭的的电脑拥有有率为30%。现随随机抽查了了200个个家庭，其其中68个个家庭拥有有电脑。试试问该研究究者的估计计是否可信信（α=10%））？解：依题意意，可建立立如下假设设：样本比例p=m/n=68/200=0.34由于样本容容量相当大大，所以可可以近似采采用Z检验验法给定α=0.1，查查正态分布布表得临界界值为1.645,由于︱Z︱＜Zα/2,应接受原假假设,认为为该研究者者的估计是是可信的.37四、总体方方差的假设设检验学习以下问问题:1、检验的的方法；2、例子381、检验的的方法只讨论正态态总体方差差的检验（1）需要要检验的原原假设为备选假设为为由于样本方方差S2是总体方差差σ2的无偏估计计量,自然然可将S2与σ2对比来构造造检验统计计量,检验验统计量及及其分布为为这称为X2检验。给定定检验的置置信水平α，可查分布布表确定临临界值和拒拒绝域。391、检验的的方法（2）采用双侧检检验时,建建立假设临界值为拒绝域为采用左侧检检验时,建建立假设临界值为拒绝域为采用右侧检检验时,建建立假设临界值为拒绝域为402、例子根据长期正正常生产的的资料可知知，某厂所所产的维尼尼纶纤度服服从正态分分布，其方方差为0.0025。现从某某日产品中中随机抽出出20根，，测得样本本方差为0.0042。判断断该日纤度度的波动与与平时有无无显著差异异（取α=0.10)解:假设:统计量α=0.10，查X2分布表(自自由度n-1=19),得临临界值是由于检检验统计量量的样本取取值落入拒拒绝区域，，所以拒绝绝H0。样本数据据说明该日日纤度的波波动性与平平时有显著著差异.41第三节、假假设检验中中的其他问问题学习以下问问题:一、区间估估计与假设设检验的关关系；二、假设检检验中的P值42一、区间估估计与假设设检验的关关系学习以下问问题：1、区间估估计与假设设检验的区区别；2、区间估估计与假设设检验的联联系。431、区间估估计与假设设检验的区区别（1）二者者都是统计计推断的重重要内容。。如果总体体分布形式式已知，只只是总体参参数未知，，则统计推推断就是推推断总体参参数的问题题。抽样估估计或参数数估计是根根据样本资资料估计总总体参数的的真值，而而假设检验验是根据样样本资料来来检验对总总体参数的的先验假设设是否成立立。（2）区间间估计通常常求得的是是以样本估估计值为中中心的双侧侧置信区间间，而假设设检验不仅仅有双侧检检验还有单单侧检验，，根据具体体问题决定定。441、区间估估计与假设设检验的区区别（3）区间间估计立足足于大概率率，通常以以较大的把把握程度1-α去去估计总体体参数的置置信区间。。而假设检检验立足于于小概率，，通常给定定很小的显显著水平αα去检验对对总体参数数的先验假假设是否成成立。假设设检验更注注重拒绝区区域，运用用概率意义义的反证法法，建立假假设本着““不轻易拒拒绝原假设设”的原则则。452、区间估估计与假设设检验的联联系（1）二者者都是根据据样本信息息对总体参参数进行推推断，都以以抽样分布布为理论依依据，都建建立在概率率基础上推推断，推断断结果都有有一定的可可信程度或或风险。对于同一实实际问题的的参数进行行推断，使使用同一样样本、同一一统计量、、同一分布布，因而二二者可以相相互转换。。462、区间估估计与假设设检验的联联系（2）以总总体均值的的区间估计计和假设检检验为例。。当总体方方差已知时时，由于统统计量给定置信度度1-α，，有当总体均值值未知，可可估计均值值的置信度度为1-αα的置信信区间为等价于Z检检验的接受受区域472、区间估估计与假设设检验的联联系（2）若事事先假设，，可求求出统计量量Z的具具体值。当当︱Z︱≤Zα/2时，不属于于小概率事事件，应接接受原假设设；反之，，当︱Z︱＞Zα/2时，小概率率事件发生生了，应拒拒绝原假设设。可见，，区间估计计中的置信信区间对应应于假设检检验中的接接受区域，，置信区间间之外的区区域就是拒拒绝区域。。对比例、、方差等问问题的区间间估计和假假设检验也也同样存在在这种对偶偶性。482、区间估估计与假设设检验的联联系（3）例子子：在例5-6中，，若要求判判断总体均均值是否为为800克克，则区间间估计问题题变成假设设检验问题题。解：假设统计量由于，，所以以应接受原原假设。492、区间估估计与假设设检验的联联系（3）例子：：本例还可可用区间估估计结果得得出同样检检验结论。。已知1-α=0.95的置信度度下，总体体均值的置置信区间为为这区间等价价于对均值值进行t检检验时的接接受区域在置信水平平α=0.05下,总体均值在[778.84,803.36]范围围内是可信信的.原假假设包包含在置置信区间内内,接受原原假设.若若在在置信信区间外,则应拒绝绝原假设.502、区间估估计与假设设检验的联联系（4）例子：在在例6-4中，现估估计总体比比例的置信信区间。解解：已知n=200，样本比例例p=0.34，统计量Z:因此给定置置信水平α=0.10，，总体比例例的接受区区域为可得总体比比例P的置信度度0.90的置信区区间是即置信区间间为[0.285,0.395]51二、假设检检验中的P值学习以下问问题:1、假设检检验结论的的思考；2、P值检检验的方法法。521、假设检检验结论的的思考（1）假设设检验结论论是在给定定的显著水水平下作出出的。因此此，在不同同的显著水水平下，对对同一检验验问题所下下结论可能能完全相反反。例如在在显著水平平α=0.10时，应拒绝绝原假设，，但在α=0.05时可能接受受原假设，，原因降低低显著水平平α会使拒绝区区域缩小，，使有可能能落在α=0.10拒绝区域的的统计量值值变成落在在α=0.05接受区域。。531、假设检检验结论的的思考（2）给定显显著性水平平，对于相相同的样本本容量和分分布，临界界值固定，，拒绝区域域就固定。。但不同样样本得出的的检验统计计量的值不不同，即使使都落在相相同的区域域，所下结结论相同，，但检验的的把握程度度实际不同同。如例6-1中Z=5或=3都大于于临界值2.58，，结论都是是拒绝原假假设，但前前者把握更更大。542、P值值检验的的方法(1)在在假设检检验例6-2中中，检验验统计量量Z=2.4,由Z~N(0,1)可求统统计量Z大于2.4的的概率P（Z≥≥2.4)=1-P(Z＜2.4)=1-0.991802=0.0082在这里若若选定的的显著性性水平α＞0.0082时，统计计量的值值Z=2.4必必然大于于临界值值Zα，即统计计量的值值落在拒拒绝区域域，若α＜0.0082时，必有有Z=2.4＜＜Zα，即统计计量的值值落在接接受区域域。可见见，若拒拒绝原假假设，显显著性水水平的最最小值为为0.0082，比它它稍大一一点就会会接受原原假设。。把这种种“拒绝绝原假设设的最小小显著性性水平””称为假假设检验验的P值值552、P值值检验的的方法(2)一一般地用用表表示示检验统统计量，，当原假假设为真真时，可可由样本本数据计计算出统统计量的的值C，，根据检检验统计计量的的分分布，可可求出P值。具具体：左左侧检验验的P值值为检验验统计量量小小于样本本统计值值C的概概率，即即右侧检验验的P值值为检验验统计量量大大于样本本统计值值C的概概率，即即双侧检验验的P值值为检验验统计量量落落在在以样本本统计值值C为端端点的尾尾部区域域的概率率的2倍倍：（（当C位位于分布布曲线右右端时））或（（当C位于分分布曲线线的左端端时）。。若服从从正态分分布和t分布，，分布曲曲线关于于纵轴对对成，P值表示示为562、P值值检验的的方法（3）计计算出P值后，，将给定定的显著著性水平平α与其对比比，得到到检验结结论：当α＞P，，则在显著著性水平平α下拒绝原原假设；；当α≤P，，则在显著著性水平平α下接受原原假设。。实践中中，当α=P时，即统统计量的的值C刚好等于于临界值值，为谨谨慎起见见，可增增加样本本容量，，重新抽抽样检验验。在统计软软件中几几乎都给给出了P值，对决决策很有有益。但但有时检检验统计计量的值值很大或或很小，，P值很小，，在一般般的概率率分布表表查不到到P的确切数数值，不不过此时时拒绝原原假设的的理由已已非常充充足，不不会影响响检验结结论。57表6-2本章章各例题题中检验验的P值值58附加：如如何建立立假设1、实际际进行假假设检验验尤其是是进行单单侧检验验时，如如何建立立假设是是一个值值得思考考的问题题。如果是左左侧检验验，即如果是右右侧检验验，即这样，同同一个数数据却得得出相反反的结论论。我们们用下面面的例子子进行说说明。59附加：如如何建立立假设2例子：：某种灯灯泡的质质量标准准是平均均寿命不不得低于于1000小时时。已知知灯泡批批量产品品的燃烧烧寿命服服从正态态分布，，且标准准差为100小小时。商商店欲从从工厂进进货，随随机抽取取81只只灯泡检检查，测测得=990小时，，问商店店是否决决定购进进这批灯灯泡？（（α=0.05）解：这里里可以有有两种假假设。60附加：如如何建立立假设2、例子子的解：：第一种种，认为为该厂生生产的灯灯泡不会会低于规规定的质质量标准准，故检检验小小时是是否成立立，提出出假设这是左侧侧检验，，检验统统计量Z为即认为该该厂生产产的灯泡泡达到了了规定的的质量标标准61附加：如如何建立立假设2、例子子的解：：第二种种，认为为该厂生生产的灯灯泡很可可能低于于规定的的质量标标准，故故检验小小时时是否成成立，提提出假设设这是右侧侧检验，，临界值值在在分分布曲线线的右侧侧，检验验统计量量Z=0.9落落在接受受域，故故同样接接受原假假设，即即认为灯灯泡的质质量没有有达到规规定标准准。这样得到到两个截截然相反反的结论论。这也也反映了了统计推推断的特特点，它它不是““非此即即彼”的的逻辑，，我们接接受原假假设，并并非肯定定原假设设就是正正确的，，含义是是“不否否定原假假设”或或“保留留原假设设”，也也就是原原假设可可能为真真，尚需需进一步步检验证证实。623、例子子的分析析：第一种假假设的背背景是，，该厂的的有良好好的信誉誉，商场场相信该该厂产品品的质量量，于是是选择作作为为原假设设。这样样作对双双方都有有利。对对厂家而而言，这这使得达达标产品品只以很很低的概概率α被拒绝；；对于商商场，虽虽然面临临接受不不合格产产品的风风险，但但厂家良良好的信信誉显示示这种可可能性很很小，商商场由此此也可增增大货源源而获利利。附加：如如何建立立假设63附加：如如何建立立假设3、例子子的分析析：第二种假假设的背背景是，，以往的的情况表表明，厂厂家的产产品质量量并不好好，这时时商场坚坚持以作为原假假设。这这样做说说明商场场要求有有较强的的证据才才能相信信该产品品寿命可可靠，从从而达到到将100（1-α）%的的不合格格产品拒拒之门外外的目的的。由上可知知，同一一个问64附加：如如何建立立假设4、建立立假设的的原则：：第一，遵遵循“不不轻易拒拒绝原假假设的只有平均寿命明显大于1000小时，我们才接受备择假设。第二，一般情况下，使Z统计量与临界值Zα同方向。这样得出的结论比较容易理解，也容易为人们所接受。659、静夜四四无邻，，荒居旧旧业贫。。。12月-2212月-22Thursday,December29,202210、雨中黄黄叶树，，灯下白白头人。。。03:49:4303:49:4303:4912/29/20223:49:43AM11、以以我我独独沈沈久久，，愧愧君君相相见见频频。。。。12月月-2203:49:4303:49Dec-2229-Dec-2212、故人江海海别，几度度隔山川。。。03:49:4303:49:4303:49Thursday,December29,202213、乍乍见见翻翻疑疑梦梦，，相相悲悲各各问问年年。。。。12月月-2212月月-2203:49:4303:49:43December29,202214、他他乡乡生生白白发发，，旧旧国国见见青青山山。。。。29十十二二月月20223:49:43上上午午03:49:4312月月-2215、比不不了得得就不不比，，得不不到的的就不不要。。。。十二月月223:49上上午午12月月-2203:49December29,202216、行动出成成果，工作作出财富。。。2022/12/293:49:4303:49:4329December202217、做前，，能够环环视四周周；做时时，你只只能或者者最好沿沿着以脚脚为起点点的射线线向前。。。3:49:43上午午3:49上午午03:49:4312月-229、没有失败败，只有暂暂时停止成成功！。12月-2212月-22Thursday,December29,202210、很多多事情情努力力了未未必有有结果果，