统计学单个总体的假设检验演示文稿

统计学单个总体的假设检验演示文稿本文档共41页；当前第1页；编辑于星期日\22点50分统计学单个总体的假设检验本文档共41页；当前第2页；编辑于星期日\22点50分本章主要内容：§7.1案例介绍§7.2假设检验的基本原理§7.3单个正态总体均值的检验§7.4单个正态总体方差的检验§7.5大样本单个总体比例的检验§7.6单个总体的假设检验小结§7.7软件实现——SPSS/JMP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。

3本文档共41页；当前第3页；编辑于星期日\22点50分【案例1】新工艺是否有效？某厂生产的一种钢丝的平均抗拉强度为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?

§7.1案例介绍4本文档共41页；当前第4页；编辑于星期日\22点50分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0.02mm。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=0.03mm。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?5本文档共41页；当前第5页；编辑于星期日\22点50分§7.2假设检验的原理一、什么是假设检验事先对总体参数或分布形式做出某种假设，然后利用样本信息来判断原假设是否成立。二、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。三、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。6本文档共41页；当前第6页；编辑于星期日\22点50分本文档共41页；当前第7页；编辑于星期日\22点50分本文档共41页；当前第8页；编辑于星期日\22点50分三、基本原理和步骤例1：统计资料表明，某电子元件的寿命X～N(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,···,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：

9本文档共41页；当前第9页；编辑于星期日\22点50分

本例中

H0：=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

H010本文档共41页；当前第10页；编辑于星期日\22点50分4.

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，称为拒绝域，拒绝域的边界点称为临界值。本例中，由于H1：>0而当H0为真时，有

P{t≤t(n-1)

}=1-可知当统计量t>t(n-1)时，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>t(n-1)，临界值为t(n-1)。

(右边检验)，11本文档共41页；当前第11页；编辑于星期日\22点50分

t(n-1)0f(x)x右边检验的拒绝域本例中，若计算结果为t>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<t(n-1)，就不能拒绝H0，即认为

并不显著高于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。

12本文档共41页；当前第12页；编辑于星期日\22点50分

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>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，即P｛t≤t(n-1)｜H0不真｝=由于H0不真时与H0为真时，统计量t的分布是不同的，故β≠1-。13本文档共41页；当前第13页；编辑于星期日\22点50分RelationshipBetweena&ba&b

间的联系ab两个错误有反向的关系本文档共41页；当前第14页；编辑于星期日\22点50分由图可知，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。

x0H0：μ=μ0t(n-1)H1：μ=μ1β两类错误的关系15本文档共41页；当前第15页；编辑于星期日\22点50分本文档共41页；当前第16页；编辑于星期日\22点50分本文档共41页；当前第17页；编辑于星期日\22点50分本文档共41页；当前第18页；编辑于星期日\22点50分本文档共41页；当前第19页；编辑于星期日\22点50分本文档共41页；当前第20页；编辑于星期日\22点50分本文档共41页；当前第21页；编辑于星期日\22点50分～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)当H0为真时，统计量1.H1：≠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|>t/2(n-1)

就拒绝H0，接受H1；否则接受H0。

单个总体均值的检验(

2未知)22本文档共41页；当前第22页；编辑于星期日\22点50分本文档共41页；当前第23页；编辑于星期日\22点50分本文档共41页；当前第24页；编辑于星期日\22点50分

当H0为真时，由

P{t≤t(n-1)}=1-可得：若

t>t

(n-1)

就拒绝H0，接受H1；否则就认为并不显著高于0

。3.

H1：<0(左边检验)

由P{t≥-t(n-1)

}=1-可得：若

t<-t(n-1)

就拒绝H0，接受H1；否则就认为

并不显著小于0

。

-t(n-1)f(x)x左边检验的拒绝域1-2.H1：>0

(右边检验)25本文档共41页；当前第25页；编辑于星期日\22点50分

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.检验新工艺的效果26本文档共41页；当前第26页；编辑于星期日\22点50分案例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，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：>0由所给样本数据，可求得：S=81，n=10，=0.05，t0.05(9)=1.8331∵t=2.7875故拒绝H0，即在水平=0.05下，

显著高于0。>t(n-1)=

t0.05(9)=1.833127本文档共41页；当前第27页；编辑于星期日\22点50分在案例1中，若取

=0.01，问结论如何?【解】∵t0.01(9)=2.8214，

t=2.7875<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显著提高。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。28本文档共41页；当前第28页；编辑于星期日\22点50分本文档共41页；当前第29页；编辑于星期日\22点50分本文档共41页；当前第30页；编辑于星期日\22点50分本文档共41页；当前第31页；编辑于星期日\22点50分本文档共41页；当前第32页；编辑于星期日\22点50分设总体成数为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：P≠P0

P>P0

P<P0

§7.4大样本单个总体比例的检验33本文档共41页；当前第33页；编辑于星期日\22点50分【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