[所有分类]第六章 假设检验.ppt

朱龙杰《统计学》课件 问题的提出 假设检验的步骤 审判被告 内曼—皮尔生原则 单个均值的检验 两个均值之差的检验 计算机输出结果1 计算机输出结果2 单个方差的检验 两个方差之比的检验 例6.5 例6.6 例6.7 例7.5 例7.6 例7.7 计算机输出结果1 计算机输出结果2 学会用Excel的函数 * * 假设检验 第六章 假 设 检 验 本章内容 第一节 假设检验的逻辑与过程 第二节 总体均值的检验 (单个均值、两个均值之差) 第三节 总体成数的检验 (单个成数、两个成数之差) 第四节 总体方差的检验 (单个方差、两个方差之比) 分类 第一节 假设检验的逻辑与过程 一、问题的提出 二、假设检验的步骤 第二节 总体均值的检验 一、单个均值的检验 二、两个均值之差的检验 第三节 总体成数的检验 例6.8 例6.9 例6.10 第四节 总体方差的检验 一、单个方差的检验 二、两个方差之比的检验 参数检验（parametric tests） － 对总体参数(平均数、成数、方差等)所作的假设进行检验 非参数检验（自由分布检验） －对总体分布形式的假设进行检验 分类 假设检验背后的哲学： 企图肯定什么事物很难，而否定却要相对容易得多。 假设检验遵循的原理： 小概率事件在一次试验或观察中不会发生。 举例 例6.1 1. 提出 原假设（Null Hypothesis） 备择假设(Alternative Hypothesis) 2. 设计检验统计量 3. 给定显著性水平和确定相应的临界值 4. 依据假设检验的规则判断：是否拒绝原假设 假定某经销商承诺他的这批货中不合格品率在1‰以下，即平均1000件里面只有一件不合格品，为检验经销商的说法是否可靠，从这批货中随机抽出一件，如果抽出的这件样品，经检查发现是不合格品，则有理由认为经销商的承诺是值得怀疑的。 举例 假如雪碧瓶的标签上标明的容量为250毫升。如果你从市场上随机抽取50瓶，发现其平均含量为248毫升（标准差s为4ml） 。 问：是否有显著不同？ 问：是否能断定饮料厂商欺骗了消费者？ 例6.1 区间估计 原假设 如果公司所在市平均受教育年限为：13 问：是否有所不同 是否高于 如果公司所在市平均薪水为：35000 问：是否有所不同 是否低于 设计检验统计量 注意：原假设和备择假设在假设检验中并不对称。 所设计的检验统计量与原假设相关， 即与待检验的参数相关。 我们需要知道当原假设为真时该统计量的具体分布。 例6.1 假如雪碧瓶的标签上标明的容量为250毫升。如果你从市场上随机抽取50瓶，发现其平均含量为248毫升(标准差s为4ml)。据此可否断定饮料厂商欺骗了消费者？ 例6.1 检验统计量： 显著性水平 两类错误的关系 两类错误 两类错误的关系 以法庭对被告进行审判为例 内曼—皮尔生原则 原假设：被告无罪，备择假设：被告有罪。 法庭可能犯的第Ⅰ类错误是： 被告无罪但判他有罪，即冤枉了好人； 法庭可能犯的第Ⅱ类错误是： 被告有罪但判他无罪，即放过了坏人。 为了减少冤枉好人的概率，应尽可能接受原假设，判被告无罪，这可能增大了放过坏人的概率。 法庭采用无罪推定的审判准则 在控制犯第Ⅰ类错误的概率 的条件下，尽可能使犯第Ⅱ类错误的概率 减小。 在假设检验实践中，该原则的含义是： 原假设要受到维护，使它不致被轻易否定，若要否定原假设，必须有充分的理由。 临界值 双侧检验 也是不同的，如下图2。 单侧检验 表1 表1 表2 表2 表3 判断 也是不同的，如下图2。 例6.2 例6.3 例6.4 运行图 例7.2 例7.3 例7.4 运行图