概率第十七讲假设检验课件

概率第十七讲假设检验课件目录假设检验的基本概念假设检验的原理参数假设检验非参数假设检验假设检验的注意事项01假设检验的基本概念它基于样本统计量对总体参数作出假设，然后利用样本信息对所作假设进行验证。如果样本信息与所作假设矛盾，则拒绝该假设；否则，接受该假设。假设检验是一种统计推断方法，通过样本数据对总体参数进行判断。定义对总体参数进行假设检验，如均值、方差等。参数检验对总体分布或总体关系进行假设检验，如拟合优度检验、独立性检验等。非参数检验分类确定显著性水平选择一个合适的显著性水平，用于判断所作假设是否成立。提出假设根据研究目的提出关于总体参数的假设。选择合适的统计量根据所研究的问题选择合适的统计量作为样本数据的代表。计算样本统计量根据样本数据计算所选统计量。作出推断根据样本统计量和显著性水平作出关于总体参数的推断。假设检验的基本步骤02假设检验的原理概率是衡量随机事件发生可能性大小的数值，其取值范围在0到1之间。概率的公理化定义概率的加法规则概率的乘法规则对于两个互斥事件A和B，其概率P(A或B)等于P(A)加上P(B)。对于两个独立事件A和B，其同时发生的概率P(A且B)等于P(A)乘以P(B)。030201概率的基本性质

假设检验的逻辑基础反证法假设检验的基本思想是通过否定原假设（nullhypothesis）来证明备择假设（alternativehypothesis）的正确性。小概率事件原理在原假设为真的情况下，观察到的数据出现的概率非常小，则认为原假设不成立。提出假设根据研究问题和数据，提出原假设和备择假设。选择一个合适的显著性水平（如0.05），用于确定拒绝或接受原假设的临界值。确定显著性水平根据研究目的和样本来源，收集样本数据。收集样本数据根据样本数据和选择的统计方法，计算统计量。计算统计量假设检验的逻辑基础作出决策根据统计量和显著性水平，作出拒绝或接受原假设的决策。结论解释根据决策结果，解释研究结论。假设检验的逻辑基础03参数假设检验在假设检验中，只对一个参数进行检验，判断该参数是否符合预期。定义1.提出假设；2.确定检验统计量；3.确定临界值；4.做出决策。步骤假设检验某产品的合格率是否达到90%。例子单参数假设检验步骤1.提出两个假设；2.确定两个检验统计量；3.确定临界值；4.做出决策。定义在假设检验中，对两个参数进行检验，判断这两个参数是否符合预期。例子假设检验某产品的重量和长度是否符合标准。双参数假设检验步骤1.提出多个假设；2.确定多个检验统计量；3.确定临界值；4.做出决策。例子假设检验某产品的多项指标是否符合标准。定义在假设检验中，对多个参数进行检验，判断这些参数是否符合预期。多参数假设检验04非参数假设检验总结词符号检验是一种非参数统计方法，用于检验一个总体均值是否等于某一特定值。详细描述符号检验通过比较样本数据与零点的差异数量来推断总体均值的显著性。它适用于小样本数据，并且对数据的分布没有严格要求。符号检验的优点是简单易行，但它的准确性较低。符号检验秩次检验是一种非参数统计方法，用于比较两个总体的分布是否相同。总结词秩次检验通过将两个总体的样本数据分别排序，然后比较它们的秩次分布是否一致来推断两个总体的相似性。秩次检验适用于数据量较小或数据分布不均的情况，但它的准确性也相对较低。详细描述秩次检验K-W检验是一种非参数统计方法，用于检验多个总体的分布是否相同。总结词K-W检验通过比较各个总体的分布函数来推断它们是否相似。它适用于多组数据的比较，并且对数据的分布没有严格要求。K-W检验的优点是能够处理多组数据，但它的准确性也相对较低。详细描述K-W检验05假设检验的注意事项可能导致检验结果不稳定，无法准确反映总体情况。样本量过小可能导致检验效能降低，增加假阳性率。样本量过大应根据研究目的、效应大小和总体标准差等因素综合考虑，选择适当的样本量。适当样本量样本大小的选择假设检验只能提供概率性的结论，不能绝对肯定或否定某一假设。假设检验对样本代表性要求较高，如果样本不具有代表性，检验结果可能不准确。假设检验对研究设计和实施要求较高，如果研究设计不合理或实施不规范，检验结果可能不准确。假设检验的局限性010204假设检验与置信区间的关系置信区间：表示某一参数的可能取值范围。