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§8.2正态总体的参数检验8.2.2两正态总体均值与方差的比较1.两独立正态总体均值的比较【例8-9】根据例8-8中数据,试在0.05的显著水平下,检验是否可以认为第一种方法组装一件产品所需的时间比第二种方法长?在0.01的显著水平下又怎么样呢?解:根据题意提出以下检验:H0:?1??2H1:?1?2选为检验统计量,在显著水平?=0.05下,H0的拒绝域为:§8.2正态总体的参数检验8.2.2两正态总体均值与方差的比较1.两独立正态总体均值的比较【例8-9】根据例8-8中数据,试在0.05的显著水平下,检验是否可以认为第一种方法组装一件产品所需的时间比第二种方法长?在0.01的显著水平下又怎么样呢?解:在显著水平?=0.05下,H0的拒绝域为:在例8-8中已计算出t=2.158,可见t落入了H0的拒绝域中,故在0.05的显著水平下应拒绝H0,可以认为第一种方法组装一件产品所需平均时间比第二种方法长.§8.2正态总体的参数检验8.2.2两正态总体均值与方差的比较1.两独立正态总体均值的比较【例8-9】根据例8-8中数据,试在0.05的显著水平下,检验是否可以认为第一种方法组装一件产品所需的时间比第二种方法长?在0.01的显著水平下又怎么样呢?解:在显著水平?=0.01下,H0的拒绝域为:由于t=2.158,t未落入H0的拒绝域中,不能拒绝H0,即在?=0.01显著水平下拒绝H0的理由不够充分.也就是说没有足够的理由说明第一种方法组装一件产品所需平均时间比第二种方法长.§8.2正态总体的参数检验8.2.2两正态总体均值与方差的比较1.两独立正态总体均值的比较【例8-9】根据例8-8中数据,试在0.05的显著水平下,检验是否可以认为第一种方法组装一件产品所需的时间比第二种方法长?在0.01的显著水平下又怎么样呢?解:可见,不同的显著水平会得到不同的检验结果,实际应用一定要慎重选取.另外,应用中,当检验统计量的观察值未落入H0的拒绝域时,我们一般要说没有充分的理由拒绝H0,不要说成“接受H0”,因为接受H0会冒“存伪”的风险,而且这种风险的大小是不容易估算得到.§8.2正态总体的参数检验8.2.2两正态总体均值与方差的比较1.两独立正态总体均值的比较【实验8-3】在Excel中做例8-8、例8-9中总体均值的比较实验准备:ABCDE1方法一方法二方法一方法二228.327.6观测数=1210330.122.2样本均值=32.528.5742931样本方差=15.99620.66233537.633.8sw=4.2539632.120a=0.05728.830.2检验统计量t=2.1576=(D3-E3)/(D5*SQRT(1/D2+1/E2))83631.7ta/2(n1+n2-2)=2.086=TINV(D6,D2+E2-2)937.2261038.532结论:拒绝H01134.431.2=IF(ABS(D7)D8,拒绝H0,不能拒绝H0)12281330§8.2正态总体的参数检验8.2.2两正态总体均值与方差的比较1.两独立正态总体均值的比较【实验8-3】在Excel中做例8-8、例8-9中总体均值的比较实验结果:§8.2正态总体的参数检验8.2.2两正态总体均值与方差的比较1.两独立正态总体均值的比较【实验8-3】在Excel中做例8-8、例8-9中总体均值的比较实验准备:ABCDE1方法一方法二方法一方法二228.327.6观测数=1210330.122.2样本均值=32.528.5742931样本方差=15.99620.66233537.633.8sw=4.2539632.120a=0.01728.830.2检验统计量t=2.1576=(D3-E3)/(D5*SQRT(1/D2+1/E2))83631.7ta(n1+n2-2)=2.5280=TINV(D6*2,D2+E2-2)937.2261038.532结论:不拒绝H01134.431.2=IF(ABS(D7)D8,拒绝H0,不能拒绝H0)12281330§8.2正态总体的参数检验8.2.2两正态总体均值与方
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