贾俊平《统计学》第五版第8章_假设检验VIP免费

第8章假设检验假设检验在统计方法中的地位统计方法描述统计推断统计参数估计假设检验什么是假设?对总体参数的一种看法总体参数包括总体均值、比例、方差等分析之前必需陈述我认为该企业生产的零件的平均长度为4厘米!什么是假设检验？1.概念–事先对总体参数或分布形式作出某种假设–然后利用样本信息来判断原假设是否成立2.类型–参数假设检验–非参数假设检验3.特点–采用逻辑上的反证法–依据统计上的小概率原理假设检验的基本思想...因此我们拒绝假设=50...因此我们拒绝假设=50...如果这是总体的真实均值...如果这是总体的真实均值样本均值样本均值=50=50抽样分布抽样分布H0H0这个值不像我们应该得到的样本均值...这个值不像我们应该得到的样本均值...20202020总体总体假设检验的过程（提出假设→抽取样本→作出决策）抽取随机样本均值X=20我认为人口的平均年龄是50岁我认为人口的平均年龄是50岁提出假设提出假设拒绝假设!别无选择.拒绝假设!别无选择.作出决策作出决策8.1假设检验的基本问题8.1.1假设问题的提出由统计资料得知，1989年某地新生儿的平均体重为3190克，现从1990年新生儿中随机抽取100个，测得平均体重为3210克，问1990年的新生儿与1989年相比，体重有无显著差异？8.1.2假设的表达式原假设原假设(NullHypothesis)(NullHypothesis)1.待检验的假设，又称“0假设”2.总是有等号,或3.表示为H0H0：某一数值指定为=号，或或例如,H0：3190（克）为什么叫0假设为什么叫0假设备择假设备择假设(AlternativeHypothesis)(AlternativeHypothesis)1.与原假设对立的假设2.总是有不等号:,或3.表示为H1H1：<某一数值，或某一数值例如,H1：<3190(克)，或克8.1.3两类错误没有拒绝H0拒绝H0H0为真1-α（正确）α（弃真错误）H0为假Β（取伪错误）1-β（正确）HH00::无罪无罪假设检验中的两类错误（决策结果）陪审团审判陪审团审判裁决裁决实际情况实际情况无罪无罪有罪有罪无罪无罪正确正确错误错误有罪有罪错误错误正确正确HH00检验检验决策决策实际情况实际情况HH00为真为真HH00为假为假接受接受HH001-1-第二类错第二类错误误((拒绝拒绝HH00第一类错第一类错误误((功效功效(1-(1-假设检验就好像一场审判过程假设检验就好像一场审判过程统计检验过程统计检验过程错误和错误的关系你不能同时减少两类错误!克克克克克克克克克克小克克克大克克8.1.4假设检验的流程提出原假设和备择假设确定适当的检验统计量规定显著性水平计算检验统计量的值作出统计决策什么检验统计量？1.用于假设检验问题的统计量2.选择统计量的方法与参数估计相同，需考虑–是大样本还是小样本–总体方差已知还是未知3.检验统计量的基本形式为确定适当的检验统计量nxz0nxz0规定显著性水平什么显著性水平？1.是一个概率值2.原假设为真时，拒绝原假设的概率–被称为抽样分布的拒绝域3.表示为–常用的克克0.01,0.05,0.104.由研究者事先确定作出统计决策1.计算检验的统计量2.根据给定的显著性水平克克克克克克克克克克克克3.将检验统计量的值与克克克克克克克克克克4.得出接受或拒绝原假设的结论假设检验中的小概率原理什么小概率？1.在一次试验中，一个几乎不可能发生的事件发生的概率2.在一次试验中小概率事件一旦发生，我们就有理由拒绝原假设3.小概率由研究者事先确定8.1.5利用p值进行决策P值：当原假设为真时，所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率如果P值很小，而这种情况又出现了，就有理由拒绝原假设。将P与显著性水平比较，如果P＜α，则拒绝原假设。8.1.6单侧检验双侧检验与单侧检验(克克克克克)假设研究的问题双侧检验左侧检验右侧检验H0=H1≠<>双侧检验（原假设与备择假设的确定）1.双侧检验属于决策中的假设检验。也就是说，不论是拒绝H0还是接受H0，我们都必需采取相应的行动措施2.例...