《参数假设检验》第三次课旧.ppt

1.假设检验的种类;参数假设检验的内容;一个总体均值的假设检验步骤：;例6.1 已知生产线上生产出的零件直径服从正态分布,已知方差为0.09(毫米2),现有假设均值为10毫米。这个假设可以是猜出来的,也可以是生产标准所要求的。现在有一组样本观察:10.01,10.02,; 若 ,则表明 落在由 所决定的分界点的外侧,应当拒绝 。 ;SPSS的实现过程：Analyze菜单Compare Means项中选择One-Sample T Test命令。;练习;两独立样本均值差的T检验;所以引入一个新的统计量Z：;未知总体方差，但 = 检验均值差;未知总体方差，但 ≠ 检验均值差; 进行正态分布检验后，往往还需比较各个分组的方差是否相同，即进行方差齐次性检验。 如果发现各个方差不同，则需要对数据进行转换使方差尽可能相同。在探索分析中可以使用Levene检验。 Levene检验对数据进行方差齐次性检验时，不强求数据必须服从正态分布，它先计算出各个观测值减去组内均值的差，然后再通过这些差值的绝对值进行单因素方差分析。如果得到显著性水平小于0.05，则拒绝方差相同的假设。;则拒绝 。;例如：用两种激励方法对同样工种的两个班组进行激励，每个班组都有7个人，测得激励后的业绩增长率如下表所示，问：两种激励方法的平均激励效果有无显著差异？;两配对样本均值的T检验;则拒绝 。;例 已知生产线上生产出来的零件直径服从正态分布,直径的均方差 =0.3毫米,现材质改进,抽出20个样本,其样本方差 。请判断该生产线的方差是否改变。 ; 某工业企业有职工10000人，其中工人8000人，干部2000人，为了了解职工家庭生活状况，在工人和干部两个组均以5%的比例抽选职工进行调查，结果如下表：;;(0—1分布的参数假设检验);若随机变量X～ 分布，则统计量;解：;解：;0 0.0563 1.0000 0.0563 1 0.1877 0.9437 0.244 2 0.2816 0.7560 0.5256 3 0.2503 0.4474 0.7759 4 0.1460 0.2241 0.9219 5 0.0584 0.0781 0.9803 6 0.0162 0.0197 0.9965 7 0.0031 0.0035 0.9996 8 0.0004 0.0004 1.0000 9 0.0000 0.0000 1.0000 10 0.0000 0.0000 1.0000;是依靠自己知识回答的,可以聘职。此时,犯“弃??”错误(本来是瞎猜的,结果也猜对了6道题)的概率,只有2%。; 由于 =500×0.15=7525,已经足够大,故由中心极限定理, 近似地服从均值为 、;小结：用SPSS作假设检验;二项分布的参数检验