的样本方差为220.试用 =0.05去决定男性应征者和
女性应征者的测验成绩的方差是否不同?如果不同, 则哪一群体的技能性方差是较高的?
人有了知识，就会具备各种分析能力， 明辨是非的能力。 所以我们要勤恳读书，广泛阅读， 古人说“书中自有黄金屋。 ”通过阅读科技书籍，我们能丰富知识， 培养逻辑思维能力； 通过阅读文学作品，我们能提高文学鉴赏水平， 培养文学情趣； 通过阅读报刊，我们能增长见识，扩大自己的知识面。 有许多书籍还能培养我们的道德情操， 给我们巨大的精神力量， 鼓舞我们前进。
H0 : 20; H1 : 20
x 19 19.5 19 20 20.5 19.6 5
x C 拒绝H0 x p C 接受H0
x
k 拒绝H0
n
x
p
k 接受H0
n
k即为临界值,其大小取决于实际问题的要求(1- )
抽样分布
拒绝域 /2
1 - 接受域
置信水平 拒绝域 /2
第七章
假设检验
假设检验在统计方法中的地位
❖ 统计方法
ห้องสมุดไป่ตู้
描述统计
推断统计
参数估计
假设检验
7.1 假设检验概述
什么是假设?
❖ 对总体参数的一种看 法
我认为该企业生产的零 件的平均长度为4厘米!
总体参 数包括 总 体 均 值 、 比例、方差等
分析之前必需陈述
7.1.1 假设检验的概念 1、概念
事先对总体参数或分布形式作出某种假设 然后利用样本信息来判断原假设是否成立
质量?取 =0.05
P257 7.16调查了339名50岁以上的人, 其中205名吸烟者中有 43人患慢性气管炎, 在134名不吸烟者中有13人患慢性 气管炎.调查数据能否支持"吸烟者容易患慢性气管炎"
这一观点?( 0.05)
书P257 7.20某公司应征者均要求做一技能性测验.20位男性 应征者的测验分数的样本方差为80,16位女性应征者
试验结果
该事件没有发生该事件发生了
假设H
是正确的
0
假设H
是错误的
0
接受H 0
拒绝H 0
例如 :
H0 : 0
f (x)
2
1
2
椐样本 计算
查表
z
x
2
若 z x / n
f
z
2
则小概率事件发生了， 故拒绝H0;
若 z p z
则小概率事件没有发生
，故接受
H
。
0
2
P257 7.11.某产品的废品率是17%,从中抽取200件产品检验, 发现有废品28件,能否认为技术改进后提高了产品的
注意 :
1.减小 会引起 增大; 增加能使 减小; 2.增加n能使 和同时减小;
3.奈曼(Neyman)和皮尔逊( pearson)提出一个原则 :
在控制犯第类错误的概率的条件下,尽量使犯 第类错误的概率小
7.1.5 假设检验的步骤 1.建立H0和H1
H0 : 0 , H1 : 0双侧检验 H0 : 0 , H1 : p 0(或H0 : 0 , H1 : p 0 )左侧检验 H0 : 0 , H1 : f 0(或H0 : 0 , H1 : f 0 )右侧检验
5
抽样分布
... 因此我们拒 绝假设 = 20
... 如果这是总 体的真实均值
= 20 H0
样本均值
7.1.3 假设检验的检验法则 H0：原假设，零假设，无显著性差异假设 H1：备择假设，有显著性差异假设
例：海达表女表表壳，直径服从正态分布N（20， 1），现抽某天生产的5只，直径分别为19、 19.5、19、20、20.5。问这天生产是否正常？
临界值
H0值
样本统计量 临界值
规定显著性水平
❖ 什么显著性水平？ ❖ 1. 是一个概率值 ❖ 2. 原假设为真时，拒绝原假设的概率
被称为抽样分布的拒绝域
❖ 3. 表示为 (alpha)
常用的 值有0.01, 0.05, 0.10
❖ 4. 由研究者事先确定
7.1.3 假设检验中的两类错误
第类错误:弃真错误,P(拒绝H0/H0为真)= 第类错误:纳伪错误,P(接受H0/H0为假)=
2、方法 根据样本统计量与总体参数的假设值的差
异大小来决定。
7.1.2 假设检验的基本思想 ————小概率反证法思想
1.反证法思想 通过检验原假设H0的真伪来反证研究
备择假设H1的真伪 2.小概率原理
小概率原理：小概率事件在一次试验中 几乎是不会发生的
这个值不像我 们应该得到的 样本均值 ...
2.选择适当的检验统计量，并确定其分布形式
3.选择显著性水平，查表得临界值
双侧：
左侧：
右侧：
4.根据样本观察值计算检验统计量的值
z x 0 n
5.根据检验规则作出接受或拒绝H0的判断
假设检验的程序:
提出假设H（0 如H0： 50）
1、假定
H
0正确(并在H
假定下构造一个小概率
0
事件)
2、随机抽取一组容量为n的样本