第5章假设检验5-2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统计方法描述统计推断统计参数估计统计方法描述统计推断统计参数估计假设检验假设检验5-3假设检验与区间估计的关系假设检验与区间估计是统计推断的两个组成部分。假设检验与区间估计的区别主要在于：区间估计是用给定的大概率推断出总体参数的范围，总体参数在估计前是未知的。假设检验是以小概率为标准，对总体的状况所做出的假设进行判断。如先对总体均值提出一个假设，然后利用样本信息去检验这个假设是否成立。第一节假设检验概述5-5主要内容假设检验的概念与思想假设检验的步骤假设检验中的小概率原理双侧检验和单侧检验假设检验中的P值假设检验的概念与思想5-7什么是假设?(hypothesis)对总体参数的的数值所作的一种陈述总体参数包括总体均值、成数、方差等分析之前必需陈述我认为该地区新生婴儿的平均体重为3190克!5-8什么是假设检验?(hypothesistesting)1.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.有参数假设检验和非参数假设检验3.采用逻辑上的反证法，依据统计上的小概率原理5-9假设检验的基本思想...因此我们拒绝假设μ=50...如果这是总体的真实均值样本均值μ=50抽样分布H0这个值不像我们应该得到的样本均值...205-10总体总体假设检验的过程抽取随机样本抽取随机样本均值均值XX=20=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.作出决策作出决策假设检验的步骤5-12假设检验的步骤提出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5-13提出原假设和备择假设什么是原假设？(nullhypothesis)待检验的假设，又称“0假设”表示为H0什么是备择假设？(alternativehypothesis)与原假设对立的假设表示为H15-14确定适当的检验统计量什么检验统计量？1.用于假设检验决策的统计量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检验统计量的基本形式为nXZ0nXZ05-15规定显著性水平(significantlevel)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，常用的值有0.01,0.05,0.104.由研究者事先确定5-16作出统计决策计算检验的统计量根据给定的显著性水平，查表得出相应的临界值z，z，t，t，将检验统计量的值与临界值进行比较得出接受或拒绝原假设的结论假设检验中的小概率原理5-18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5-19假设检验中的小概率原理31903205.683174.323210由以往的资料可知，某地新生儿的平均体重为3190克，从今年的新生儿中随机抽取100个，测得其平均体重为3210克，问今年新生儿的平均体重是否为3190克（即与以往的体重是否有显著差异）？为方便，设今年新生儿总体的体重标准差为80克。右图是在假设今年新生儿总体平均体重为3190克（这就是原假设）的情况下，样本平均体重的抽样分布（标准差为80克，样本容量为100），可以看出95%样本均值落在红线之间的区域。小概率原理：我们认为某次抽样得到的样本平均体重不可能落在红线之外的区域(即落在红线之外被看成是小概率事件)，如果落在红线之外，则是在一次试验中小概率事件发生了，那么我们据此认为“今年新生儿总体平均体重为3190克”这一假设是不成立的。红线的位置在哪里，即显著性水平是多大，由研究者事先确定。0.025假设检验中的两类错误(决策风险)5-21假设检验中的两类错误1.第一类错误（弃真错误）原假设为真时拒绝原假设会产生一系列后果第一类错误的概率为，被称为显著性水平2.第二类错误（取伪错误）原假设为假时接受原假设第二类错误的概率为(Beta)5-22HH00:...
