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区间估计与假设检验 《统计学》第七章 假设检验 * 《统计学》第七章 假设检验 高尔夫球生产企业规定,合格球的射程为280 码。某日随机抽取36 个球组成一个样本,测得其平均射程为 278.5码,标准差为12码。试在显著性水平为0.05条件下,检验该批球的射程是否不为280码。 280码处于置信区间之中,不能拒绝原假设。 不能拒绝原假设,即不能否定 = 280 码。 * * ★ ★ ★ 第七章 假设检验 §7.1 假设检验概述 §7.2 总体均值的假设检验 §7.3 总体成数的假设检验 * ⒈提出原假设和备择假设 双侧检验 左侧检验 右侧检验 步骤 §7.3 总体成数的假设检验 ⒉构造检验统计量 (大样本情况下) 步骤 总体成数的抽样分布 大样本:服从正态分布 小样本:服从二项分布 样本成数 假定总体成数 抽样平均误差 《统计学》第七章 假设检验 * ⒊ 根据给定的显著性水平?,确定临界值 Z检验法 双侧检验时临界值为 单侧检验时临界值为 步骤 ⒋ 比较检验统计量与临界值的大小,并作出结论 《统计学》第七章 假设检验 * 【例C】某县统计局认为,该县农村中的专业农户数的比例为8﹪ ,但地区统计局认为县统计局公布的这个数字太低,不符合实际情况。因此,地区统计局随机抽查了300户的情况,发现符合专业户标准的农户有40户,据此在5﹪的显著性水平下,地区统计局会得到什么结论? 《统计学》第七章 假设检验 * 【分析】这里为大样本条件下总体成数的假设检验问题,且为右侧检验。 【解】 提出假设: * 查表确定临界值: 因为 ,故拒绝原假设,接受备择假设,即在5﹪的显著性水平下该县农村专业户的比例大于8﹪。 《统计学》第七章 假设检验 计算检验统计量的值: * * * * * * * ㈢确定显著性水平 原则 ⒈固定第一类错误的概率; ⒉误判的代价尽量小。 通常的做法: 民意测验: ? = 0.1 市场调查、医药等领域: ? = 0.05 质量控制: ? = 0.01 《统计学》第七章 假设检验 * 《统计学》第七章 假设检验 ㈣建立拒绝原假设的规则 方法一 方法二 比较计算的检验统计量与由?水平查表确定的临界值的大小 比较观测到的显著性水平P值与事先确定的显著性水平?值的大小 接受或拒绝原假设的判定方法有: * ㈣建立拒绝原假设的规则(方法一) 接受域 拒绝域 临界值 右侧检验时,拒绝域在上侧,检验统计量大于临界值则拒绝原假设 (方法一) 《统计学》第七章 假设检验 * ㈣建立拒绝原假设的规则 接受域 拒绝域 临界值 左侧检验时,拒绝域在下侧,检验统计量小于临界值则拒绝原假设 (方法一) 《统计学》第七章 假设检验 * ㈣建立拒绝原假设的规则 拒绝域 拒绝域 接受域 临界值 临界值 (方法一) 双侧检验时,拒绝域在两侧,检验统计量小于下侧临界值或大于上侧临界值时则拒绝原假设 《统计学》第七章 假设检验 * 拒绝区域(概率?) p-值 接受区域 ㈣建立拒绝原假设的规则 对于单侧检验,p-值大于或 等于? 值,则接受原假设 p-值为从检验统计量到分布拒绝域一侧的面积。p-值较小说明样本结果的似然程度差,即根据样本结果不能得出原假设为真的结论 (方法二) 《统计学》第七章 假设检验 * 拒绝区域(概率?) 接受区域 ㈣建立拒绝原假设的规则 对于单侧检验,p-值小于 ? 值,则拒绝原假设。 p-值 (方法二) 《统计学》第七章 假设检验 * 接受区域 ㈣建立拒绝原假设的规则 对于双侧检验, p-值大于 ?/2 值,则接受原假设;p-值小于 ?/2 值,则拒绝原假设 p-值 拒绝区域(概率?/2 ) 拒绝区域(概率?/2 ) (方法二) 《统计学》第七章 假设检验 * * ㈤ 根据样本数据计算检验统计量的值或P-值 假设检验的基本程序 ㈥ 根据检验统计量的值或P-值作出结论 * ★ ★ 第七章 假设检验 §7.1 假设检验概述 §7.2 总体均值的假设检验 §7.3 总体成数的假设检验 * ⒈提出原假设和备择假设 双侧检验 左侧检验 右侧检验 步骤 §7.2 总体均值的假设检验 ? 值是否已知 ? 值是否已知 总体是否正态分布 是 是 否 将样本容量增加到大于等于30再进行检验 否 是 用样本标准差S 估计? 是 否 选用 选用 选用 用样本标准差S 估计? 否 选用 ⒉选择检验统计量 n 是否为大样本 步 骤 Z检验法 t检验法 《统计学》第七章 假设检验 * * 步 骤 在大样本及原总体服从正态分布的小样本情况下,有 §7.2 总体均值的假设检验 *
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