假设检验 精选PPT.ppt
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1、假设检验 第1页,此课件共40页哦第一节 假设检验的基本原理实例实例从从1990年的新生儿中随机抽取年的新生儿中随机抽取30个,测得个,测得其平均体重为其平均体重为3210g,而根据,而根据1989年的统年的统计资料,新生儿的平均体重为计资料,新生儿的平均体重为3190g,问,问1990年的新生儿与年的新生儿与1989年相比,体重有无年相比,体重有无显著差异。显著差异。第2页,此课件共40页哦分析从直观上看,从直观上看,1990年新生儿体重略高,但这种差年新生儿体重略高,但这种差异可能是由于抽样的随机性带来的,而事实上这异可能是由于抽样的随机性带来的,而事实上这两年新生儿的体重也许并没有显著差
2、异。究竟是两年新生儿的体重也许并没有显著差异。究竟是否存在显著差异,可以先设立一个假设,不妨为否存在显著差异,可以先设立一个假设,不妨为“假设这两年新生儿的体重没有显著差异假设这两年新生儿的体重没有显著差异”,然,然后检验这个假设能否成立。这便是一个假设检验后检验这个假设能否成立。这便是一个假设检验问题。问题。第3页,此课件共40页哦库珀教授的数学题“我用5美元打赌,你们中至少有两个人同月同日生。有人敢跟我赌吗?”第4页,此课件共40页哦一、假设检验的思想基本思想是根据小概率原理、运用反证法,判断统基本思想是根据小概率原理、运用反证法,判断统计量之间的差异是否显著。计量之间的差异是否显著。首先
3、对总体参数首先对总体参数建立一个理论假设建立一个理论假设(Ho);然后,);然后,根据具体条件选择一个抽样分布理论根据具体条件选择一个抽样分布理论构造适当的构造适当的统计统计检验量计算公式,检验量计算公式,并依据样本信息进行计算;并依据样本信息进行计算;第三、观察检验量是落入到抽样分布的大概率区,第三、观察检验量是落入到抽样分布的大概率区,还是小概率区,还是小概率区,在一定的概率置信度下在一定的概率置信度下判断判断假设假设(Ho)的合理性,并)的合理性,并作出接受或拒绝作出接受或拒绝Ho的决策。的决策。第5页,此课件共40页哦二、虚无假设与备择假设 统计假设检验中使用的假设有两种,一种称为零假
4、设,统计假设检验中使用的假设有两种,一种称为零假设,一种称为备择假设。零假设又称为原假设、虚无假设一种称为备择假设。零假设又称为原假设、虚无假设,以符号以符号H 0表示,在假设检验中将视作已知条件而应用。表示,在假设检验中将视作已知条件而应用。备择假设又称研究假设等,以符号备择假设又称研究假设等,以符号H1表示。备择假设作表示。备择假设作为虚无假设的对立假设而存在。为虚无假设的对立假设而存在。第6页,此课件共40页哦三、小概率原理与显著性水平 小概率原理:小概率事件在一次观察中几乎不可能发生。小概率原理:小概率事件在一次观察中几乎不可能发生。在统计假设检验中,小概率事件的概率值被称为统在统计假
5、设检验中,小概率事件的概率值被称为统计假设检验的显著性水平,记为计假设检验的显著性水平,记为。值常取值常取0.05和和0.01两个水平。两个水平。显著性水平显著性水平是指愿冒多大的犯错风险是指愿冒多大的犯错风险,去判断差异值去判断差异值的显著性。据此便在统计量抽样分布的模型上划分出的显著性。据此便在统计量抽样分布的模型上划分出了接受区和拒绝区。了接受区和拒绝区。第7页,此课件共40页哦例如有一个厂商声称其产品的合格品率很高,可以达到99,那么从一批产品(如100件)中随机抽取1件,这一件恰好是次品的概率就非常小,只有1。如果厂商的宣称是真的,随机抽取1件是次品的情况就几乎是不可能发生的,但如果
6、这种情况确实发生了,我们就有理由怀疑原来的假设,即产品中只有1次品的假设是否成立,这时就可以推翻原来的假设,可以作出厂商的宣称是假的这样一个推断,我们进行推断的依据就是小概率原理。当然,推断也可能会犯错误,即这100 件产品中确实只有1件是次品,而恰好在一次抽取中被抽到了。所以这个例子中犯这种错误的概率是1,也就是说我们在冒1的风险作出厂商宣称是假的这样一个推断。由此也可以看出,这里的1正是前面所说的显著性水平。第8页,此课件共40页哦正态曲线的临界值与拒绝区第9页,此课件共40页哦四、单侧检验和双侧检验 第10页,此课件共40页哦五、判断法则检验值出现的概率统计决断P 0.05差异不显著在=
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