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文档介绍：目 录
随机样本
抽样分布
点估计
估计量的评选标准
区间估计
正态总体均值与方差的区间估计
(0-1)分布参数的区间估计
单侧置信区间
假设检验
正态总体均值的假设检验
正态总体方差的假设检验
分布的拟合检验
秩和检验
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第八章 假设检验
§1. 假设检验
一. 基本思想:
例1. 某车间用一台包装机包装葡萄糖,包得的袋装糖重是
一个随机变量, 它服从正态分布. 当机器正常时,其均值为
,
否正常,随机地抽取它所包装的9袋,称得净重为(公斤)


问机器是否正常?
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假设检验所采用的方法是一种反正法:
先假设结论成立, 然后在这个结论成立
的条件下进行推导和运算, 如果得到矛
盾, 则推翻原来的假设, 结论不成立, 这
里的矛盾是与实际推断原理的矛盾,即
如果“小概率事件在一次试验中发生了”,
则认为原假设不成立, 因此, 假设检验
是一种带有概率性质的反证法.
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二. 基本概念与术语:
1. 称给定的(0< <1)为显著性水平.
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5. 假设检验的一般步骤：
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三. 假设检验的两类错误:
1. 第一类错误:
如果原假设H0成立,而观察值落入拒绝域,从而作
出拒绝H0的结论,称作第一类错误,又称“弃真”的
, 显著性水平恰好是犯第一类错
误的概率.
2. 第二类错误:
如果原假设H0不成立, 而观察值未落入拒绝域,从
而作出接受H0的结论,称作第二类错误, 又称“取
伪”的错误,通常记作.
接受域
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在确定检验法则时,我们应尽可能使犯两类错
误的概率都较小. 但是, 当容量n一定时, 变
小, 变大;相反地, 变大, 变小. 不能同时使
两者都很小, 要使, 同时很小时, 则必须增
加样本容量. 在实际使用时, 通常人们只控制
第一类错误,而不考虑犯第二类错误, 这种检
验问题,称为显著性检验问题.
四. 双边假设检验和单边假设检验:
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