两个总体参数的假设检验ppt课件

复习1 :1，建立检验假设，4 .进行统计估计，3 .根据明显水平确定拒绝域，2 .确定检验统计量及其分布，根据样品值计算检验统计量的值的假设检验的一般步骤，1 .正规总体平均的假设检验，u统计量，t统计量，(近似t统计量，2 .正规总体平均的t检查，3 .正规总体方差的检查，统计量，4，正规总体方差的检查，作为总体从总体x中提取的样品，如果总体平均和方差未知，则检查统计量，检查顺序为： (1)确立假设：(2)在h 0成立的条件下对于给定的有效水平，调查分布阈值表，得到两侧阈值和，(4)统计判断：或者，拒绝H0，接受H1，两侧，如果，接受H0，拒绝H1，例6-7 .根据长期正常生产的资料，某制药公司生产的利巴韦林其分散为0.25，现在从某一天生产的药品中随机提取20片，测定样品的分散为0.43，试问当天生产的利巴韦林片剂的重量变动是否与通常不同()，解：(1)建立了假设：(2)H0成立的条件1 .假设检验的基本原理：基本原理是人们在实际问题上经常采用的所谓小概率原理：“一个小概率事件在一次实验中几乎不可能发生”，假设检验的两种错误、小概率事件还可能发生，2 .两种错误和符号。(1)元假设犯第一类错误的概率是明显的水平。 (2)在假设h0不是真，但判断为观测值进入接受区域，接受h0的情况下，称为第二种错误，称为假错误。 用表示犯第二类错误的概率的大小。 /验证某新药的疗效。 H0:该药没有疗效H1:该药提高了疗效。 第一类错误：(抛弃真)本来无效，但结论有效，在这种情况下，推广该药对患者不利。 第二类错误：(保存假)本来有效，但结论无效，在这种情况下，如果不普及该药，会造成经济损失。 假设检查的两种错误(概率)，注意：拒绝H0，接受有可能犯I型错误的H0，只可能犯ii型错误。 样品含量n一定的情况下，如果越小越大越小，想同时减少的话，只能增加样品含量。 /检查药品的外观指标。 H0 :药品的外观相同H1 :药品的外观不同。 第一类错误：(抛弃真)，第二类错误：(留下假)，书相同，但结论不同。 ()，书不同，但结论相同。 ()，尽量缩小，例如：检查药品的质量。 H0:药品质量合格H1:药品质量不合格。 第一类错误：(抛弃真)，第二类错误：(留下假)，书合格，结论不合格。 ()，书不及格，但结论合格。尽量减小()的内容，主要有： 1、2、2、2、2、3、4、5、5、6、6、7、7、8、8、8、9、9、9、9、10、10、11、12、11、12、12、13、14、15、15、16、16、17、17、17、18、18、18、18、19、19、19、19、19、19、19 独立于y，分别来自整体的x和y的相互独立的样本，样本平均值和样本方差分别为：f检验统计量，1 .提出假设：检验步骤：2 .结构计算检验统计量，当时：两侧，3 .根据有效水平和自由度，检查f边界值表，得到：4 .统计估计： 为了接受H1、H0、H1.例6-8 .调查甲、乙的药品中的某种成分的含量(% )，现在从这些药品中提取9个样品进行测定，测定该样品的平均值和样品的分散，假定分别服从正态分布，甲， 测试乙药品中这种成分的含量变动是否有显着性差异()，分析：解：计算验证统计量，建立假设：进行统计判断，查显着性水平=0. 总体x和y是独立的样本，其样本平均值和样本方差分别为：验证步骤：(1)建立假设：(2)建立和计算检验统计量，两总体方差已知，两总体方差未知，但样本量大，总体方差未知总体方差未知但不相等；(3)根据显性水平，检查相应的阈值表，确定拒绝域和受理域；(4)做统计判断。 抽样分布、阈值、阈值、a/2、a/2、拒绝区域、拒绝区域、接收区域、接收区域、样品统计量，例6-9设置甲、乙两台机器，生产出同种类的药品，其生产的药品的重量(g 从甲机器生产的药品中随机取出35个，其平均重量独立地从乙机器生产的药品中随机取出45个，询问其平均重量在这两台机器生产的药品的重量上是否有显着差异()，分析：(1)作成假设：(2)验证调查阈值表，得到：(4)统计判断： 为了拒绝H0，考察H1 .例6-8.a，b药品中某成分的含量(% )，现在从这些药品中分别提取9个样品进行测定，测定其样品平均和样品方差，假定它们遵循正态分布，a， 验证b药品中该成分的含量是否有显着差异()，分析：解：(1)分散一致性检查：计算结构和检查统计量，假设：统计判断，=0.05，得到：所以H0，不合格H1 .解：(2)的平均数比较： t检验，假设： 我们对=0.05，df=16，t分布表进行了调查，得到：通过统计判断，H0 H1 .例6-11 .一位医生研究了10名3045岁的男性肺癌患者和50名健康男性，并观察了一些指标：肺癌患者的这个指标的平均值，方差是健康男性的这个指标的平均值， 方差是问男性肺癌患者和健康男性这个指标的平均值是否有显着差异()，分析：解：(1)方差完整性检查：计算结构和检查统计量，假设：