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《概率的假设检验》ppt课件
目录
CONTENTS
引言
概率论基础
假设检验的基本概念
单侧与双侧假设检验
参数假设检验
非参数假设检验
实际应用案例分析
目录
CONTENTS
引言
概率论基础
假设检验的基本概念
单侧与双侧假设检验
参数假设检验
非参数假设检验
实际应用案例分析
引言
引言
概率的假设检验是统计学中的重要概念，广泛应用于各个领域，如医学、经济学、社会科学等。
随着数据科学和机器学习的发展，概率的假设检验在数据分析和预测中的应用越来越广泛。
概率的假设检验是统计学中的重要概念，广泛应用于各个领域，如医学、经济学、社会科学等。
随着数据科学和机器学习的发展，概率的假设检验在数据分析和预测中的应用越来越广泛。
01
02
03
掌握概率的假设检验的基本概念、方法和步骤。
理解不同类型的假设检验（如单侧检验、双侧检验）及其应用场景。
学会使用常用的统计软件（如Excel、SPSS等）进行假设检验。
01
02
03
掌握概率的假设检验的基本概念、方法和步骤。
理解不同类型的假设检验（如单侧检验、双侧检验）及其应用场景。
学会使用常用的统计软件（如Excel、SPSS等）进行假设检验。
概率论基础
概率论基础
在某一事件B已经发生的条件下，另一事件A发生的概率。
条件概率
两个事件之间没有相互影响，一个事件的发生不影响另一个事件的发生。
独立性
在给定某个条件时，两个事件之间没有相互作用。
条件独立
在某一事件B已经发生的条件下，另一事件A发生的概率。
条件概率
两个事件之间没有相互影响，一个事件的发生不影响另一个事件的发生。
独立性
在给定某个条件时，两个事件之间没有相互作用。
条件独立
离散型随机变量
随机变量只取有限个或可数个值。
连续型随机变量
随机变量可以取某个区间的任意值。
随机变量的分布函数
描述随机变量取值范围的函数。
常见的随机变量分布
正态分布、泊松分布、二项分布等。
离散型随机变量
随机变量只取有限个或可数个值。
连续型随机变量
随机变量可以取某个区间的任意值。
随机变量的分布函数
描述随机变量取值范围的函数。
常见的随机变量分布
正态分布、泊松分布、二项分布等。
假设检验的基本概念
假设检验的基本概念
反证法思想
先假设原假设成立，然后根据样本数据推断出与已知事实矛盾的结论，从而否定原假设。
小概率事件原理
当样本数据落在某个小概率范围内时，认为原假设不成立。
统计决策理论
根据样本数据和决策准则，做出接受或拒绝原假设的决策。
反证法思想
先假设原假设成立，然后根据样本数据推断出与已知事实矛盾的结论，从而否定原假设。
小概率事件原理
当样本数据落在某个小概率范围内时，认为原假设不成立。
统计决策理论
根据样本数据和决策准则，做出接受或拒绝原假设的决策。
选择合适的统计量
根据样本数据计算统计量的值
结论解释与报告
提出原假设和备择假设
确定临界值或置信水平
根据临界值或置信水平做出决策
01
02
03
04
05
06
选择合适的统计量
根据样本数据计算统计量的值
结论解释与报告
提出原假设和备择假设
确定临界值或置信水平
根据临界值或置信水平做出决策
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单侧与双侧假设检验
单侧与双侧假设检验
只考虑检验统计量落入某一侧的概率，判断假设是否成立。
定义
例子
应用场景
检验某治疗方法的治愈率是否高于50%，只关心治愈率是否高于50%，不关心是否低于50%。
当只关心某一方向上的差异时，如产品合格率、疾病治愈率等。
只考虑检验统计量落入某一侧的概率，判断假设是否成立。
定义
例子
应用场景
检验某治疗方法的治愈率是否高于50%，只关心治愈率是否高于50%，不关心是否低于50%。
当只关心某一方向上的差异时，如产品合格率、疾病治愈率等。
同时考虑检验统计量落入两侧的概率，判断假设是否成立。
定义
检验某治疗方法的治愈率是否为50%，既关心治愈率是否高于50%，也关心是否低于50%。
例子
当需要全面了解两组数据之间的差异时，如测量仪器的精度、产品寿命等。
应用场景
同时考虑检验统计量落入两侧的概率，判断假设是否成立。
定义
检验某治疗方法的治愈率是否为50%，既关心治愈率是否高于50%，也关心是否低于50%。
例子
当需要全面了解两组数据之间的差异时，如测量仪器的精度、产品寿命等。
应用场景
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参数假设检验
参数假设检验
单个总体均值的假设检验
例如，检验某药物是否对降低血压有效，通过比较用药组和对照组的血压均值。
单个比例的假设检验
例如，检验某广告策略是否提高了用户转化率，通过比较广告投放前后的转化率。
单个总体均值的假设检验
例如，检验某药物是否对降低血压有效，通过比较用药组和对照组的血压均值。
单个比例
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