第5章统计测验讲述.ppt

试验设计与统计分析 第四章 理论分布和抽样分布 第五章 统计假设测验 第二节 平均数的假设测验 第一节 统计假设测验的基本原理 第一节 统计假设测验的基本原理 第一节 统计假设测验的基本原理 第一节 统计假设测验的基本原理 第一节 统计假设测验的基本原理 第一节 统计假设测验的基本原理 第一节 统计假设测验的基本原理 第一节 统计假设测验的基本原理 第一节 统计假设测验的基本原理 第一节 统计假设测验的基本原理 第一节 统计假设测验的基本原理 第一节 统计假设测验的基本原理 第一节 统计假设测验的基本原理 第一节 统计假设测验的基本原理 第二节 平均数的假设测验 第二节 平均数的假设测验 第二节 平均数的假设测验 第二节 平均数的假设测验 第二节 平均数的假设测验 第二节 平均数的假设测验 第二节 平均数的假设测验 第二节 平均数的假设测验 第二节 平均数的假设测验 第三节 二项资料百分数假设测验 第三节 二项资料百分数假设测验 第三节 二项资料百分数假设测验 第三节 二项资料百分数假设测验 第三节 二项资料百分数假设测验 第三节 二项资料百分数假设测验 第三节 二项资料百分数假设测验 第三节 二项资料百分数假设测验 第四节 参数的区间估计 第五章 统计假设测验 2.利用试验数据计算一个统计量的值。 3.根据“小概率事件实际上不可能发生”原理作判断。 1.针对研究的问题提出一对统计假设。 计算统计量： 两尾测验时 H0: p = p0 vs HA: p ≠ p0 (大端)一尾测验时 H0: p ≤ p0 vs HA: p ＞ p0 (小端)一尾测验时 H0: p ≥ p0 vs HA: p ＜ p0 两尾测验时，|u|＞u? 则有(1-?)的概率推翻H0； (大端)一尾测验时，u＞u? 则有(1-?)的概率推翻H0； (小端)一尾测验时，u＜－ u? 则有(1-?)的概率推翻H0。 ⑶ 连续性矫正的计算公式； 查正态分布表， 或df=n－1的t分布表。 精确地应该计算这区域内的面积。 用正态近似后计算了这区域内的面积。 2.利用试验数据计算一个统计量的值。 3.根据“小概率事件实际上不可能发生”原理作判断。 1.针对研究的问题提出一对统计假设。 计算统计量： 两尾测验时 H0: p1 = p2 vs HA: p1 ≠ p2 (大端)一尾测验时 H0: p1 ≤ p2 vs HA: p1 ＞ p2 (小端)一尾测验时 H0: p1 ≥ p2 vs HA: p1 ＜ p2 两尾测验时，|t|＞t? 则有(1-?)的概率推翻H0； (大端)一尾测验时，t＞t? 则有(1-?)的概率推翻H0； (小端)一尾测验时，t＜－ t? 则有(1-?)的概率推翻H0。 ⑴ 用观察百分数进行计算的测验公式 查正态分布表，或t值表 其中 2.利用试验数据计算一个统计量的值。 3.根据“小概率事件实际上不可能发生”原理作判断。 1.针对研究的问题提出一对统计假设。 计算统计量： 两尾测验时 H0: p1 = p2 vs HA: p1 ≠ p2 (大端)一尾测验时 H0: p1 ≤ p2 vs HA: p1 ＞ p2 (小端)一尾测验时 H0: p1 ≥ p2 vs HA: p1 ＜ p2 两尾测验时，|t|＞t? 则有(1-?)的概率推翻H0； (大端)一尾测验时，t＞t? 则有(1-?)的概率推翻H0； (小端)一尾测验时，t＜－ t? 则有(1-?)的概率推翻H0。 查正态分布表， 或df=n1+ n2－2的t分布表。 ⑵ 连续性矫正的计算公式； 由样本计算统计数的目的在于对总体的相应参数作出 估计。这种估计不是绝对正确的，而是用一定的概率 保证作出的。所估计出的范围称为某参数在某置信度 (概率)下的置信区间。估计范围的最小值称为下限， 最大值称为上限。 例题：某玉米品种单株产量?未知，标准差? =5g。现调 查 n=100株，算得样本平均数 =34g。问由95%的把握 说这种玉米品种正常单株产量?应该在什么范围。 用前面学过的知识可知： 因此，可以用95%的把握断言，?在(33.02,34.98)之间。 即?的95%置信区间为(33.02,34.98)。 注意：与假设测验不同，在进行区间估计之前，我们 未对总体参数作过任何假设。没有H0也没有HA，更没 有?=?0。 以下将各种情况下 的假设测验与区间估 计进行一一比较。 * * 本课程使用盖钧镒主编的《试验统计方法》一书作为课本。 第二章 试验设计与实施 第三章 次数分布和平均数、变异数 第五章 统计假设测