第七章假设检验VIP免费

5-1第七章假设检验第一节假设检验概述第二节总体参数检验第三节卡方检验参数估计是利用样本信息推断未知的总体参数，而假设检验是先对总体参数提出一个假设，然后利用样本信息判断这一假设是否成立。5-2引言H0（原假设）：某个人从来没有撒过慌H1（备择假设）：这个人说过谎证明：他必须出示从小到大每一时刻的录像，所有书写的东西等等，还要证明这些物证是完全的、真实的、没有间断的，即使找到一些证人，比如他的同学、家人和同事来证明，那也只能证明在场的证人在他人生中某些片段没有听到他骂人。但是，反过来，如果要证明这个人骂过人很容易，只要又一次被抓住就足够了。5-3引言结论：企图肯定什么事情很难，而否定就容易得多。（还记得上次那个例子吗？两个人住一起，其中有一个人病了，另一个人天天给他熬药还端到他床前，三个月过去了，突然有一天那个人忙得很，把药熬好了就对卧病在床的人说，你自己去喝吧，卧病的人心里想：“这个人怎么这么坏呢？”，他倒忘了这个人对他的好，记住一个人的好总比记住一个人的坏好，有时候想想，老师就像端药的人，学生就是喝药的人，良药苦口，我也许一直是你们背后说你们的那个烂人，老师也是弱势群体啊！！）5-4第一节假设检验概述一、假设检验的基本概念假设检验是统计推断的另一种方式，它与区间估计的差别主要在于：区间估计是用给定的大概率推断出总体参数的范围，而假设检验是以小概率为标准，目的是为了决定一个关于总体特征的定量的断言（比如一个假设）是否真实。假设检验与区间估计结合起来，构成完整的统计推断内容。假设检验分为两类：一类是参数假设检验，另一类是非参数假设检验。本章主要讨论参数假设检验。5-5小概率原理（某个人从来没有撒过慌）：即指概率很小的事件在一次试验中实际上不可能出现。这种事件称为“实际不可能事件”。H0（原假设）为小概率事件α（原假设是为了被否定的）接受域H1（被择假设）为了被肯定（1-α）拒绝域在假设检验中，规定一个小概率的界限а（0<а<1），把概率不超过а的事件看成是不可能事件。事件出现的概率越少，否定“该事件在一次事件中发生”这一现象就越有说服力。5-6假设检验的基本形式（一）双侧检验（二）单侧检验5-7显著水平与拒绝域5-8双侧检验一个著名的医生声称有75%的女性所穿的鞋子过小，一个研究组织对356名女性进行了研究，发现其中有313名妇女所穿的号码至少小一号。你对这个医生的论断有何看法？分析：这是一个双侧检验的问题。我们所关心的是：穿鞋子过少的女性比例与75%是否有显著差异。此时，可作如下假设：H0：ц=75%vsH1:ц≠75%α/21–αα/2-Zα/2Zα/25-9单侧检验（下侧检验）已知番茄罐头中，维生素C含量服从正态分布。按照规定，维生素C的含量不得少于21毫克，现从一批罐头中抽取17罐，计算得维生素C的平均值为23毫克。问：该批罐头维生素C的含量是否合格？分析：这个题目中我们关心的是罐头中维生素C的含量是否低于规定标准21毫克，因此属于下侧检验的问题。应提出如下建设：α–Zα01-а下侧检验的概率分布01:21:21HH5-10单侧检验（下侧检验）某厂有一批产品，须经检验合格才能出厂按照规定，次品率不能超过2%。今这批产品中任意抽取10件，发现有1件次品。问：这批产品是否合格？分析：题目关心的是：这批产品是否合格，等同于检验该批产品的次品率是否高于规定值2%，因此属于上侧检验问题。应作以下假设：1-а上侧检验的概率分布01:2%:2%HHα0Zα5-11二、两种类型的错误0H0H0H0H接受拒绝真实判断正确（1-α）弃真错误(第一类错误或α错误)不真实取伪错误(第二类错误或β错误)判断正确（1-β）两类错误发生的概率α与β之间是此消彼长的关系5-12两类错误在一定概率（小概率，α=5%，犯第一类错误概率，“去真”），我们在要求“存伪”（第二类错误）的概率尽量减少。无论我们拒绝还是不拒绝原假设，都可能犯错误，并且，在样本量一定的情况，两类错误不可能同时减少。使α和β同时减少方法是增大样本容量。5-13例1：消费者协会接到消费者投诉，指控品牌纸包装饮料存在...