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山东农业大学概率论与数理统计主讲人:程述汉苏本堂假设检验是对总体的未知参数或总体服从的分布等,首先提出某种假设,例如假设未知参数为某一常数或总体服从某已知分布等,然后由样本提供的信息,对所做假设的“真实性”做出否定还是不否定,即拒绝还是接受的判定。假设检验问题分为如下两大类:参数假设检验:对总体中某个数字特征或分布中的参数提出假设检验(见§8.1例1)。非参数假设检验:对总体的分布、总体间的独立性以及是否同分布等方面的检验(见§8.1例2)。本章主要介绍假设检验的基本概念、思想方法,讨论正态总体参数的检验、频率检验、拟合优度检验(非参数假设检验)等。§8.1假设检验的一般概念一、假设检验的基本思想先看以下两个例子。第八章假设检验山东农业大学概率论与数理统计主讲人:程述汉苏本堂例1外地一良种小麦,667m2产量(单位:kg)服从正态分布N(400,252),引入本地试种,收获时任取n=5块地,测得其667m2产量分别为400、425、390、450、410,假定引种后667m2产量X也服从正态分布,试问:(1)若方差不变,即X~N(,252),本地平均产量与原产地的平均产量0=400kg有无显著变化?(2)若X~N(,252),本地平均产量是否比原产地平均产量高(或低)?(3)本地引种后,667m2产量的波动情况与原产地667m2产量的波动情况有无显著不同?例2检查200箱食品,用X表示一箱食品中变质食品的数量(单位:包),n表示有X包变质食品的箱数,检验结果如下:X01234n132432032试问变质食品包数X是否服从泊松分布?山东农业大学概率论与数理统计主讲人:程述汉苏本堂1.两类假设检验是对假设而言的。假设是对事物的某种“看法”或“陈述”,假设检验是要根据样本值去判断一个假设是否成立。假设分如下两种:原假设(或零假设)H0:通常是“相等性假设”,例如假定总体均值等于0,总体方差等于02,总体分布为标准正态分布等。备择假设H1:在原假设被拒绝后可供选择的假设。备择假设H1是和原假设H0不相容的。原假设与备择假设选取以便于数学处理为宜。假设检验的基本思想:带有概率特征的反证法。山东农业大学概率论与数理统计主讲人:程述汉苏本堂例1中,三个问题的假设分别表示为:(1)H0:μ=μ0(=400);H1:μ≠μ0(=400)(2)H0:μ=μ0(=400);H1:μ>μ0(=400)H0:μ=μ0(=400);H1:μ<μ0(=400)(3)H0:2=02(=252);H1:2≠02(=252)例2的假设则可表示为:H0:X服从泊松分布;H1:X不服从泊松分布.下面以例1中问题(1)为例。阐明假设检验的基本思想和概念。设(x1,x2,…,xn)是来自总体X的样本,则x计,当H0为真时取值集中于0=400附近。如果是总体均值的无偏估400xk这需要我们确定一个临界值k,使当x离0较远,则有理由怀疑H0的真实性,认为或许H1更可靠。时接受原假设H0;(1)400xk时拒绝原假设H0接受备择假设H1(2)进一步,由于当H0为真时,有山东农业大学概率论与数理统计主讲人:程述汉苏本堂400~(0,1)25/xuNn要构造一个具有明确分布的统计量,可将(1)、(2)式转化为400||25/25/xkunn400||25/25/xkunn时接受原假设H0(3)时拒绝原假设H0接受备择假设H1(4)当较小时,临界值u/2是小概率事件的分界线,使400||25/25/xkunn具有绝对优势(即有较大概率1-)。故取225/kun山东农业大学概率论与数理统计主讲人:程述汉苏本堂于是(3)、(4)式变为2400||25/xuun2400||25/xuun时接受原假设H0(5)时拒绝原假设H0,接受备择假设H1(6)分析(5)、(6)两式,可以这样认为:拒绝H0,是因为以H0成立为出发点进行推理时,得到了不合情理的结论,使小概率事件在一次试验中发生了。接受H0,是因为以H0成立为出发点进行推理时,未发现异常。这就是带有概率特征的反证法,认为小概率事件在一次试验中不可能发生。山东农业大学概率论与数理统计主讲人:程述汉苏本堂2.拒绝域与接受域称是检验水平或显著性水平,它是我们制定检验标准的重要依据。常数u/2把标准正态分布密度曲线下的区域分成了两大部分,其中一部分12/2(,,,)nxxxuu称为H0的拒绝域或否定域,当样本点落入拒绝域时,我们便拒绝原假设H0(同前述(6)式),...

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