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文档简介

假设：对总体分布函数的类型或某些特征提出某种“假设”或总体分布的类型为已知，对分布的一个（或几个）未知参数的值作出“假设”（参数假设）。这种“假设”称为待检假设或零假设，通常用表示。而此时也给出了另一个“假设”，称为备选假设或对立假设，用表示。和称为统计假设，简称假设。检验思路(128)：一、假设检验的概念（P128）假设检验的程序如下：（1）提出统计假设：零假设和备选假设（2）选取样本的统计量T。统计量的选择必须与统计假设有关，且在成立的情况下，其分布或渐近分布是知道的。

（其选择与置信区间部分是一样的）（3）规定显著水平。就是“不接受零假设”的概率不大于这个显著水平（4）在显著水平下，根据统计量的分布将样本空间划分为两个不相交的区域：其中一个是接受零假设的样本值全体组成的，称为接受域（类似置信区间）；反之为拒绝域。（5）根据样本观测值计算统计量T的观测值。（6）作出判断(决策)：若统计量T的观测值落入拒绝域，则拒绝零假设而接受备选假设；反之，若统计量T的观测值落入接受域，则接受零假设而拒绝备选假设注：一般接受域与临界域均取开区间,若T的样本观测值刚好是或很接近区间的端点，就应重新抽样来决策。（3）（4）（5）二、检验的两类错误（P129）

称

H0真而被拒绝的错误为第一类错误或弃真错误；称

H0假而被接受的错误为第二类错误或取伪错误。记α=P{拒绝H0/H0真};=P{接受H0/H0假}

对于给定的一对H0和H1,我们总希望犯两类错误的概率都很小，但在样本容量固定情况下是无法做到。奈曼—皮尔逊(Neyman—Pearson)提出了一个原则：“在控制犯第一类错误的概率不超过指定值的条件下,尽量使犯第二类错误

小”按这种法则做出的检验称为“显著性检验”,称为显著性水平或检验水平。三、一个正态总体的假设检验(P130)一个正态总体均值的假设检验（1）提出假设H0：=0；H1：0,要求：

（1）了解假设检验的概念。（2）明确假设检验的思路和程序。（3）掌握正态总体方差已知和未知情况下的均值的假设检验及均值未知情况下方差检验一、一个正态总体方差的假设检验第二十讲假设检验（二）解1：（1）提出假设H0：=500；H1：500,在实际中常常需要对两个正态总体进行比较，这就是两个正态总体的假设检验。二、双正态总体下的参数检验（P134）注意自由度查表时注意自由度本次课要求：

(1)掌握一个正态总体的方差比较假设检验(2)了解两个正态总体中未知均值假设检验方差和方差未知但相等的情况下假设检验均值相等。

一、复习本次课堂

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