文档介绍：(分析阶段)
统计的假设检验
主要内容
1. 统计的假设检验
我们可以经常看到如下说法.
–设备的效率为 %.
–两个销售人员的能力不同
- 材料的采购周期为30天
- 资金周转天数为20天
上面的说法具有多少可信性? 这些说法是否可以进行统计的检验?
在许多实际问题中,只能先对总体的某些参数做出可能的假设,然后根据得到的样本,
先看下面几个事例:
康讯生产部有一批用户板,按照规定的标准,单板的合格率应该达
到99%,产检科从中任意抽取100件,
这批用户板是否可以移交事业部?
供应一部IC类材料的采购日期以前平均为48天,现在对采购流程作
了大的调整,:现在的
采购周期是否比以前缩短了?
康讯工艺部去年成立了焊接直通率项目团队,以前单板的焊点不良
为98%,经过对工艺方面的改善, 试问:单板的焊点不良率是否下降
了?
2001年度二营与三营不同销售人员的销售额有显著性差异
总体:整个集合的全体特征
样本:具有总体特征的子集
根据样本确定总体!!!
为什么需要假设检验?
总体参数与样本统计
总体参数
样本统计
x
平均值
标准偏差
比例(百分數)
s
p
P
1. 总体参数(值)是固定的,但不知道。
2. 样本统计值是用来估计总体的特征。
假设是对总体值进行阐述,而不是对样本进行阐述。
假设检验如下…
假设检验可如下进行:
例如,供应部的IC类材料的平均采购周期为大于50天,公司2001年对
采购流程进行了优化组合,供应部认为流程优化后IC类材料的采购周期
比原先缩短了,现在我们要确认流程优化后采购周期是否缩短了.
大家为了确认这种说法,可以作以下假设:
假设检验: H0 : ≥ 50
H1 : < 50
一般把已知的事实设定为原假设.
我们要主张的设为原假设,我们真正想确认的为备择假设
原假设和备择假设是关于总体的两个对立的解释。要么原假设为真,要么备则假设为真。
假设检验的一般顺序是…
统计检验的一般顺序
1. 分析问题转化为统计问题
2. 确认目的
3. 进行假设(原假设/备择假设)
4. 选择统计的检验方法
5. 制定α危险度
6. 制定β危险度
7. 制定大家要寻找的δ或差异
8. 确定寻找δ必要的样本大小
9. 确定样本收集方法
11. 统计的检验
,做出判断
啊!!
为了证明两个总体或几个总体间之间差异进行统计检验.
假设检验的种类有哪些?
那么!我们看一下我们经常用的假设检验的种类或什么时候用哪些检
验方法.
均值检验
方差检验
比率检验
· 1-Sample t test
· 2-Sample t test
· Paired t test
· ANOVA
· Equal variance
test (F test)
· 1-Proportion
· 2-Proportion
· Chi-square
test
样本为正态分布时
使用
了解一个或几个总体
的平均值是否一致时
使用
主要
使用的
情况
检验
种类
了解一个或几个总体
的方差是否一致
时使用
了解一个或几个总体
的比率是否一致时
使用
数据
形态
连续型数据
离散型数据
散布问题
目标
实际
目标
实际
平均值问题
d
假设检验如何与实际问题相结合?
为了确认我们实际遇到的问题,取出样本并通过统计假设检验,确认我们的判断是否正确.
-我们的实际问题是:平均值是否有差异吗?或者是
-我们的实际问题是:方差是否有差异吗?或者是
-两种问题都存在?