文档介绍：假设检验解决那类问题?
假设检验的基本思想是什么?
参数假设检验与非参数假设检验的区别是什么?
区间估计与假设检验解决问题不同点在什么地方?
区间估计与假设检验机理的相同点是什么?
假设检验的一般问题
假设检验是推断性统计学中的一项重要内容,它是先对研究总体的参数作出某种假设,然后通过样本的观察来决定假设是否成立
参
数
假
设
样
本
观
察
假
设
检
验
具
体
的
统
计
方
法
假设检验的一般问题
习题:
某种大量生产的袋装食品,按规定每袋重量不得少于250g。今从一批该种食品中任意抽取50袋,发现有6袋低于250g 。若规定不符合标准的比例达到5%,食品就不得出厂,问该批食品能否出厂。
从2000年的新生儿中随机抽取30个,测得其平均体重为3210g,而根据1999年的统计资料,新生儿的平均体重为3190g,问2000年的新生儿与1999年相比,体重有无显著差异。
假设检验的概念
假设基本形式
H0:原假设,H1:备择假设
假设检验:运用统计理论对上述假设进行检验,在原假设与备择假设中选择其一。
假设检验基本原理
小概率事件在一次试验中几乎不可能发生。
假设检验的基本依据—小概率原理:
假设检验基本原理
假设检验的基本思想
前提:
承认
原假设
小概率
事件发生
大概率
事件发生
拒绝
原假设
接受
原假设
进行一次实验
假设检验基本原理
显著水平与两类错误
第一类错误:弃真(显著水平α)
第二类错误:取伪
显著
水平
与
两类
错误
假设检验基本原理
对于一定的样本容量n ,不能同时做到两类错误的概率都很小。如果减小α错误,就会增大犯β错误的机会;若减小β错误,也会增大犯α错误的机会。
使α、β同时变小的办法就是增大样本容量。
一般地说,哪一类错误所带来的后果越严重,危害越大,在假设检验中就应当把哪一类错误作为首要的控制目标。但在假设检验中,一般均首先控制犯α错误概率。
两类
错误
关系
假设检验的步骤
一个完整的假设检验过程,通常包括以下四个步骤:
提出原假设(Null hypothesis)
与备择假设(Alternative hypothesis)
确定适当的检验统计量,
并计算检验统计量的值
规定显著性水平α
作出统计决策
正态总体参数假设检验的步骤
第一步:建立原假设H0和备择假设H1。原假设应该是希望犯第Ι类错误概率小的假设。
常用的假设形式: