两个总体参数的假设检验.pptVIP

21显著性水平?=0.05，查F界值表，得：做出统计判断所以接受H0，拒绝H1.1两个总体均值比较的t检验2设总体,总体,且X 3与Y相互独立，与是分别来自4总体X与Y的相互独立的样本，其样本均值与样本方差分别为：建立假设:01构造并计算检验统计量两总体方差已知两总体方差未知，但样本量大02检验步骤：3总体方差未知，但相等总体方差未知，但不相等(3)根据显著性水平?，查相应的临界值表，确定拒绝域与接受域；(4)做出统计判断。抽样分布临界值临界值a/2a/2拒绝域拒绝域接受域1-?样本统计量医学统计学高等数学医药数理统计方法复习1：假设检验的一般步骤建立检验假设；做出统计推断；根据显著性水平?，确定拒绝域；确定检验统计量及其分布，并根据样本值计算检验统计量的值；(近似服从)01复习2：01正态总体均值的假设检验u统计量统计量统计量01正态总体方差的检验统计量配对比较总体均值的t检验t统计量正态总体方差的检验01设总体，为抽自总体X的样本，总体均值和方差未知，则02检验统计量03检验步骤为：(1)建立假设:(2)在H0成立的条件下，构造检验统计量(3)对于给定的显著水平?，查分布临界值表，得双侧临界值和；(4)统计判断：若或，拒绝H0，接受H1；双侧若，接受H0，拒绝H1；例6-7.根据长期正常生产的资料可知，某药厂生产的利巴韦林药片重量服从正态分布，其方差为0.25，现从某日生产的药品中随机抽出20片，测得样本方差为0.43，试问该日生产的利巴韦林药片的重量波动与平时有无差异？（）建立假设:解：在H0成立的条件下，构造计算统计量1234显著水平，查表，得：统计判断：所以接受H0，拒绝H1。0102小概率事件还是会发生的基本原理就是人们在实际问题中经常采用的所谓小概率原理:“一个小概率事件在一次试验中几乎是不可能发生的”.１.假设检验的基本原理：假设检验的两类错误当原假设H0为真,观察值却落入拒绝域,而作出了拒绝H0的判断,称做第一类错误,又叫弃真错误。犯第一类错误的概率是显著性水平。当原假设H0不真,而观察值却落入接受域,而作出了接受H0的判断,称做第二类错误,又叫取伪错误。犯第二类错误的概率大小用β表示。12２.两类错误及记号H0：该药未提高疗效；H1：该药提高了疗效。第一类错误：（弃真）本来无效，但结论为有效，此时若推广此药，对患者不利。第二类错误：（存伪）本来有效，但结论为无效，此时若不推广此药，会带来经济上的损失。例：检验某种新药的疗效。假设检验的两类错误（概率）实际情况假设检验结论拒绝H0接受H0H0为真第Ⅰ类错误(?)弃真错误推断正确(1-?)置信度H0不真推断正确(1-β)检验功效第Ⅱ类错误(β)存伪错误注意：拒绝H0，只可能犯Ⅰ型错误；接受H0，只可能犯Ⅱ型错误错误。当样本含量n一定时，?越小,β越大;?越大,β越小；若想同时减少?和β，只有增大样本含量。例：检验药品外观指标。H0：药品外观相同；H1：药品外观不同。第一类错误：（弃真）第二类错误：（存伪）本相同，但结论为不同。（?）本不同，但结论为相同。（?）使?尽量小一些H0：药品质量合格；H1：药品质量不合格。第一类错误：（弃真）第二类错误：（存伪）本合格，但结论为不合格。（?）本不合格，但结论为合格。（?）使?尽量小一些例：检验药品质量。单击此处添加大标题内容单击此处添加正文，文字是您思想的提