文档介绍：假设检验
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第八章
假设检验
Hypothesis Testing
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精品资料
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你怎么称呼老师？
如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你是否会认为老师的教学方法需要改进？
你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？
教师的教鞭
“不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我笨，没有学问无颜见爹娘 ……”
“太阳当空照，花儿对我笑，小鸟说早早早……”
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上一章介绍了两种常用的参数估计方法——点估计与参数估计,在数理统计中,还有另一类重要的统计推断问题，即假设检验问题。
,在总体的分布函数完全未知或只知其形式但不知其参数的情况下, 为了推断总体的某些性质, 首先提出某些关于总体的假设, 然后根据样本所提供的信息, 对所提假设做出“是”或“否”的结论性判断. 假设检验有其独特的统计思想, 许多实际问题都可以作为假设检验问题而得以有效地解决.
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让我们先看一个例子.
§1 假设检验的基本概念
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生产流水线上罐装可乐不断地封装，然后装箱外运. 怎么知道这批罐装可乐的容量是否合格呢？
把每一罐都打开倒入量杯, 看看容量是否合于标准.
罐装可乐的容量按标准应在
350毫升和360毫升之间.
这样做显然不行！
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如每隔1小时, 抽查5罐，得5个容量的值X1，…，X5，根据这些值来判断生产是否正常.
每隔一定时间, 抽查若干罐 .
如发现不正常，就应停产，找出原因，排除故障，然后再生产；如没有问题，就继续按规定时间再抽样，以此监督生产，保证质量.
通常的办法是进行抽样检查.
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很明显，不能由5罐容量的数据，在把握不大的情况下就判断生产 不正常，因为停产的损失是很大的.
当然也不能总认为正常，有了问题不能及时发现，这也要造成损失.
如何处理这两者的关系，假设检验面对的就是这种矛盾.
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它的对立假设是：
称H0为原假设（或零假设 Null Hypothesis ）；
称H1为备择假设(Alternative Hypothesis) .
在实际工作中，往往把不轻易否定的命题作为原假设.
H0：
（ = 355）
H1：
一般可以认为X1,…,X5是取自正态总体 的样本，
是一个常数.
当生产比较稳定时，
现在要检验的假设是：
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