第7章 假设检验与方差分析.ppt

第七章假设检验与方差分析
第一节假设检验的意义和程序
一、假设检验的意义
所谓假设检验,就是对某一总体参数先作出假设的数值;然后搜集样本资料,用这些样本资料确定假设数值与样本数值之间的差异;最后,进一步判断两者差异是否显著,若两者差异很小,则假设的参数是可信的,作出“接受”的结论,若两者的差异很大,则假设的参数准确的可能性很小,作出“拒绝”的结论。
某厂生产一批产品,必须检验合格才能出厂,规定合格率为95%,现从中抽取100件进行质量检查,发现合格率为93%,假设检验就是利用样本指标p=93%的合格率,来判断原来假设P=95%合格率是否成立。如假设成立,产品就能出厂,如假设不成立,这批产品便不能出厂。
例1
某地区去年职工家庭年收入为72000元,本年抽样调查结果表明,职工家庭年收入为71000元,这是否意味着职工生活水平下降呢?我们还不能下这个结论,最好通过假设检验,检验这两年职工家庭收入是否存在显著性统计差异,才能判断该地区今年职工家庭年收入是否低于去年水平。
例2
二、假设检验的基本原理
(一)假设检验的基本思想与小概率原则
1、基本思想
2、小概率原则
(二)假设检验中命题的基本形式
1、原假设。它常常是根据已有的资料或经过周密考虑后确定的,需要通过样本去推断其正确与否的命题,一般用H0表示。
2、备择假设。是与原假设相对立的假设,即原假设被否定之后而决定选择的假设,一般用H1表示,例如
(三)双侧检验与单侧检验
双侧检验与单侧检验 (假设的形式)
假设
研究的问题
双侧检验
左侧检验
右侧检验
H0
m = m0
m  m0
m  m0
H1
m ≠m0
m < m0
m > m0
双侧检验(原假设与备择假设的确定)
双侧检验属于决策中的假设检验。也就是说,不论是拒绝H0还是接受H0,我们都必需采取相应的行动措施
例如,某种零件的尺寸,要求其平均长度为10厘米,大于或小于10厘米均属于不合格
建立的原假设与备择假设应为
H0: = 10 H1:  10
双侧检验(例子)
. 例如问题为: 检验该企业生产的零件平均长度为4厘米
该企业生产的零件平均长度是4厘米吗?
(属于决策中的假设)
提出备择提出原假设: H0: = 4
假设: H1:  4
双侧检验(显著性水平与拒绝域)
H0值
临界值
临界值
a/2
a/2
样本统计量
拒绝域
拒绝域
接受域
抽样分布
1 - 
置信水平