第七章周建军.ppt

第7章假设检验假设检验的基本概念一个正态总体参数的假设检验两个正态总体参数的假设检验大样本下非正态总体参数的假设检验非参数假设检验基础假设检验问题的值法检验的功效函数概率统计教研室2012假设检验的基本概念与原理,为了解该新药对上呼吸道感染治疗效果是否比一种临床常用的药更为有效,研究人员随机选取上呼吸道感染症状一致的100名男性患者服用此新药,两天后观察这些患者症状变化,%.,H1符号化表示便有概率统计教研室2012以样本提供的信息为基础,依据概率原理,对有关总体的一假设命题进行判定的过程称之为统计假设检验。用于判定的统计量称为检验统计量。不同的检验统计量形成不同判定方法,,并需要由样本所提供信息加以验证的命题称之为统计假设。统计假设由两个完全相反的待检验的命题组成,一个称之为原假设,用H0表示;另一个相反的待检验命题称为备择假设,⑴,使应用统计理论解决实际问题的基础。统计假设中的原假设预备则假设地位是不对称的,一般把不轻易否定的假设作为原假设。⑵选择检验统计量,,在原假设成立下确定检验统计量的概率分布,以便于概率计算。⑶,以便于确定原假设的否定域,一般记为,,.⑷确定原假设否定域,和检验统计量在原假设成立下的分布确定原假设的否定域,,如果H0为真,,也就是说在H0成立下,小概率事件发生了,这显然与小概率原理矛盾,,我们就不能否定H0(只好接受它).因此,统计假设检验是以样本信息为基础,:由于样本的随机性,统计假设检验不否定H0并不是肯定H0一定为真,而只是说总体特征的实际情概率统计教研室2012如果H0实际为真,但检验统计量的实测值落入H0的否定域,从而,作出否定H0的结论,那就犯了“以真为假”的错误,称为第一类错误,又叫弃真错误;如果H0实际不真,但是检验统计量的实测值未落入H0的否定域,从而,没有作出否定H0的结论,即接受了错误的H0,那就犯了“以假为真”的错误,称为第二类错误,,,因此,在样本容量固定条件下,统计检验做出的结论出现与实际情况不吻合的结论是不可避免的,:P{拒绝H0|H0为真}=P{接受H0|H1为真}=,要想同时降低犯两错误的概率是不可能的,统计学家就提出了一个折中方案,即控制犯第一类错的概率,一个总体均值假设检验一个正态总体参数的假设检验概率统计教研室20121型问题(双侧检验)概率统计教研室20122型问题(左侧检验)概率统计教研室2012