文档介绍：假设检验
本章主要介绍统计假设检验的基本思想和概念以及参数的假设检验方法。
假设检验的基本思想和概念
(一)统计假设的概念
为了引入统计假设的概念,先请看例8-1。
例8-1 味精厂用一台包装机自动包装味精,已知袋装味精的重量,机器正常时,其均值=(,)。某日开工后随机抽取9袋袋装味精,其净重(公斤)为:
,,,,,,,,
问这台包装机是否正常?
【答疑编号:10080101针对该题提问】
,这种实际重量和标准重量不完全一致的现象,在实际中是经常出现的。造成这种差异不外乎有两种原因:一是偶然因素的影响,二
是条件因素的影响。
由于偶然因素而发生的(例如电网电压的波动、金属部件的不时伸缩
、衡量仪器的误差而引起的)差异称为随机误差;由于条件因素(生产设备的缺陷、机械部件
的过度损耗)而产生的差异称为条件误差。
若只存在随机误差,我们就没有理由怀疑标准重量
;,那么造成这种现象的主要原因是条件误差,即包装机工作不正常,那么,怎样判断包装机工作是否正常呢?
我们通过解例8-1 来找出解假设检验问题的思想方法。
解已知袋装味精重,假设现在包装机工作正常,即提出如下假设:
,
这是两个对立的假设,我们的任务就是要依据样本对这样的假设之一作出是否拒绝的判断。
由于样本均值是的一个很好的估计,故当为真时,应很小。当过分大时,我们就应当怀疑不正确而拒绝。怎样给出的具体界限值呢?
当为真时,由于,对于给定的很小的数0<α<1,例如取α=,考虑
,
其中是标准正态分布上侧分位数,而事件
()
是一个小概率事件,小概率事件在一次试验中几乎不可能发生。
我们查附表1得
,又n=9,=,由样本算得,又由()得:
小概率事件居然发生了,这与实际推断原理相矛盾,于是拒绝,而认为这台包装机工作不正常。
从上面的例8-1中,我们看出为了
对总体的某一参数进行检验,通常提出两个对立假设
。然后引入一个与被检参数有关的服从某种分布的统计量,根据事先给出的一概率标准α(叫显著水平)用反证法进行判断,由于小概率事件一般是不会发生的,如果引进的样本是一个小概率事件,因为它的确出现了,则可认为假设不能接受,否则便接受。
(二)假设检验的程序
 
根据以上的讨论与分析,可将假设检验的基本步骤概括如下:
(1)根据实际问题提出原假设及备择假设。这里要求与有且仅有一个为真。
(2)选取合适的统计量,即要求所选的统计量与假设无关且服从某种分布,常见的有
标准正态分布t(n-1)分布,(n-1)分布及F(m,n)公布。
 
(3)规定小概率标准α的大小,也叫显著水平,通常可取
α=,α==。
(4)在显著水平α下,根据统计量的分布将样本空间划分为两部分,其一是接受的叫
接受域,另一个是拒绝的叫拒绝域,记为W。
 
(5)根据样本值计算统计量的大小。
(6)作出判断:若统计量的观测值落在拒绝域W内。则知小概率事件发生了,拒绝,
接受。
若统计量的观测值落在接受域则认为小概率事件没有发生,可以接受拒绝。
总体均值的假设检验
本节讨论的总体均值的假设检验,多数是在正态总体下进行的。
u检验
,单个正态总体均值检验
设x1,…,xn是从正态总体中抽取的一个样本,是已知常数,欲检验假设:
,
其中为已知数,它的程序:
(1)提出假设
(2)引入统计量
(3)规定显著水平α,查标准正态分布表求的上侧分位数为临界值,写出相应的拒绝域
其中常用的有α=,
α=,
α=,
(4)根据样本值x1,x2,…,xn计算统计量u。
(5)判断:若u落入拒绝域W内时,则拒绝接受,
若u落入接受域内时,则接受,拒绝。
例8-2 某产品的重量X~N(12,1)(单位:克),更新设备后,从新生产的产品中抽样100件,测试样本均值(克),如果产品的方差没有改变,请问更新设备后,产品的平均重量是否有明显变化?(α=)
【答疑编号:10080102针对该题提问】
解(1)设
(2)引入
(3)根据α=,查标准正态分布函数表,得的上侧分位数
∴拒绝域为(-∞,-),(,+∞)
(4)计算
(5)