统计分析假设检验原理及案例分析PPT.ppt

第四讲;假设检验;假设检验在统计方法中的地位;学习目标;什么是假设?(hypothesis);什么是假设检验? (hypothesis testing);假设检验的基本思想;;假设检验的步骤 提出假设 确定适当的检验统计量 规定显著性水平? 计算检验统计量的值 作出统计决策;提出原假设和备择假设;? 什么是备择假设？(alternative hypothesis) 与原假设对立的假设，也称“研究假设” 研究者想收集证据予以支持的假设总是有不等号: ?,?? 或 ? 表示为 H1 H1：? 某一数值，或? ?某一数值 例如, H1：? 3910(克)，或? ?3910(克);? 什么检验统计量？ 1. 用于假设检验决策的统计量 2. 选择统计量的方法与参数估计相同，需考虑 是大样本还是小样本 总体方差已知还是未知 检验统计量的基本形式为;规定显著性水平?(significant level);作出统计决策;假设检验中的小概率原理;假设检验中的小概率原理;假设检验中的两类错误 (决策风险);假设检验中的两类错误;H0: 无罪;? 错误和 ? 错误的关系;假设检验中的 P 值;什么是P 值?(P-value);双侧检验的P 值;左侧检验的P 值;右侧检验的P 值;利用 P 值进行检验(决策准则);双侧检验和单侧检验;双侧检验与单侧检验 (假设的形式);双侧检验(原假设与备择假设的确定);双侧检验(显著性水平与拒绝域 );双侧检验(显著性水平与拒绝域);双侧检验 (显著性水平与拒绝域);双侧检验 (显著性水平与拒绝域);单侧检验(原假设与备择假设的确定);单侧检验 (原假设与备择假设的确定);单侧检验 (原假设与备择假设的确定);单侧检验 (原假设与备择假设的确定);单侧检验(显著性水平与拒绝域);左侧检验 (显著性水平与拒绝域);左侧检验 (显著性水平与拒绝域);右侧检验 (显著性水平与拒绝域);右侧检验 (显著性水平与拒绝域);;一个总体参数的检验;总体均值检验;总体均值的检验(检验统计量);总体均值的检验 (?2 已知或?2未知大样本);?2 已知均值的检验(例题分析);?2 已知均值的检验 (例题分析);?2 已知均值的检验 (P 值的计算与应用);?2 已知均值的检验 (小样本例题分析);?2 已知均值的检验 (小样本例题分析);?2 未知大样本均值的检验 (例题分析);?2 未知大样本均值的检验 (例题分析);总体均值的检验 (?2未知小样本);?2 未知小样本均值的检验 (例题分析);?2 未知小样本均值的检验 (例题分析);?2 未知小样本均值的检验 (P 值的计算与应用);?2 未知小样本均值的检验 (例题分析);均值的单尾 t 检验 (计算结果) ;总体均值的单边（单尾）检验 (例题分析); 一组Hilltop咖啡投诉虚拟的数据; ;检验的实际显著性,P-值;总体比例的检验(Z 检验);适用的数据类型;一个总体比例检验;一个总体比例的检验 (例题分析);一个总体比例的检验 (例题分析);总体方差的检验(?2 检验);方差的卡方 (?2) 检验;方差的卡方 (?2) 检验(例题分析);方差的卡方 (?2) 检验(例题分析);自动饮料机的例子;该机器是否合格？;更多的例子;;两个正态总体参数的检验;两个正态总体参数的检验;独立样本总体均值之差的检验;两个独立样本之差的抽样分布;两个总体均值之差的检验 (?12、 ?22 已知);两个总体均值之差的检验 (假设的形式);两个总体均值之差的检验 (例题分析);两个总体均值之差的检验 (例题分析);两个总体均值之差的检验 (?12、 ?22 未知且相等,小样本);两个总体均值之差的检验 (?12、 ?22 未知但不相等,小样本);两个总体均值之差的检验 (例题分析);假定两总体方差不相等。;两个总体均值之差的检验 (例题分析—用Excel进行检验);两个匹配(或配对)样本的均值检验;两个总体均值之差的检验(匹配样本的 t 检验);匹配样本的 t 检验 (假设的形式);匹配样本的 t 检验 (数据形式) ;匹配样本的 t 检验(检验统计量);【例】一个以减肥为主要目标的健美俱乐部声称，参加其训练班至少可以使减肥者平均体重减重8.5kg以上。为了验证该宣称是否可信，调查人员随机抽取了10名参加者，得到他们的体重记录如下表： ;样本差值计算表;配对样本的 t 检验 (例题分析);H0: m1 – m2 ? 8.5 H1: m1 – m2 8.5 a = 0.05 df = 10 - 1 = 9 临界值(s): ;配对样本的 t 检验 (例题分析—用E