8概率论与数理统计第八章.ppt

§8.1 假设检验的基本思想和概念 8.1.1 基本思想 8.1.2 统计假设的概念 8.1.3 两类错误P168后延 8.1.4 假设检验的基本步骤 8.1.1 基本思想 P167 [例8-1] 一、偶然因素——随机误差（认为正常） 二、条件因素——条件误差（认为不正常） （1）作假设H0,H1； （2）解释 应很小，若过分大就有理由怀疑H0； （3）给出具体界限，α=0.05。 8.1.2 统计假设的概念 P168 对总体X的分布函数、其所含的一些参数作出某种假设H0, 这种假设H0称为统计假设（简称假设） 当统计假设H0仅仅涉及总体X分布函数的未知参数时，称之为参数假设； 当统计假设H0仅仅涉及总体X分布函数的形式 （假设H0 ：总体X服从泊松分布），称之为非参数假设。 “拒绝H0 ”——是否可能犯错误？ 考察概率：P｛luluα/2｝=α;事件luluα/2发生的概率仅为α； 换句话，当luluα/2时, 拒绝H0 犯错误的概率仅为α,可信度为1-α。 我们将α值取得很小，常常是α=0.05，0.01，0.1 8.1.4 假设检验的基本步骤 P169 8.1.3 两类错误 P168后延 假设检验问题是： (1):先给定一个原假设H0与备择假设H1; (2):选择一个合适的检验统计量T(u)， 得出H0成立时，检验统计量T(u)分布. (3):选取适当的α水平，根据分布确定α的临界值uα/2,并给出拒绝域W. (4)再根据样本值计算检验统计量T(u)的值；如果T(u)的值∈W就拒绝H0(接受H1)； 当T(u)的值 W,反之。 两类错误 第一类错误，犯错误概率为α； 第二类错误，犯错误概率为β. 表8-1（背熟） 两类错误的关系 (1)两类错误的概率是相互关联的，当样本容量n固定时，一类错误的减少将导致另一类错误的概率增加。 (2)增大样本容量n，可以同时降低两类错误的概率。 §8.2 总体均值的假设检验 8.2.1 u检验 8.2.2 t检验 8.2.1 u检验P170 8.2.2 t检验P171 §8.3正态总体方差的假设检验P176 8.3.1 χ2检验 8.3.2 F检验 8.3.1 χ2检验（一个总体）P176 P176 例8-6 8.3.2 F检验（两个总体）P177 P177 例8-7 P178P176 例8-6的中心意思？ 我们有95%的把握断定：此样本的方差s2是属于总体方差为82的；因为它的χ2值没有落在拒绝域W （区间）之中。 §8.4 单边检验 * * 第八章 假设检验重点内容网络图 §8.1 假设检验的基本思想和概念 §8.2 总体均值的假设检验 第八章 假设检验 §8.3 正态总体方差的假设检验 §8.4 单边检验 两类错误 例8-2 例8-3 P177 例8-7的中心意思？ 我们有95%的把握断定：两样本的方差σ2是相等的；因为它的F值没有落在拒绝域W（区间）之中。