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文档简介

1、第八章 假设检验,第一节 假设检验的原理 第二节 平均数的显著性检验 第三节 平均数差异的显著性检验,第八章 假设检验,点估计 区间估计,推论统计,统计估计,假设检验,参数估计,非参数估计,参数检验 非参数检验,第一节 假设检验的原理,假设与假设检验 假设检验中的小概率原理 假设检验中的两类错误 单侧检验与双侧检验 假设检验的步骤,一、假设与假设检验,假设:在进行任何一项研究时,根据已有的理论和经验对研究结果作出一种预想的希望证实的假设。常用H1表示 虚无假设:也叫无差假设、零假设、原假设,指与上面假设对立的假设,即理论与经验没有差异的假设。常用H0表示 备择假设与对立假设相互排斥并且只有一个

2、正确,备择假设、对立假设,二、假设检验中的小概率原理,基本思想概率性质的反证法 虚无假设: 备择假设: 为了检验虚无假设,首先假设虚无假设为真。在虚无假设为真的前提下: 如果出现不合理现象否定虚无假设H0 如果没有不合理现象接受虚无假设H1,不合理现象,假设检验中的不合理现象指:小概率事件原理。 该原理认为:小概率事件在一次试验中几乎不可能发生。 小概率:P=0.05,P=0.01,P=0.001,三、假设检验中的两类错误,(一) 型错误与型错误 拒绝H0时所犯的错误,称作型错误,这类错误的概率以 表示,故常称作 错误。 接受H0时所犯的错误,称作型错误,这类错误的概率以 表示,故常称作 错误

3、,(一) 型错误与型错误,在实际问题中,一般总是控制犯型错误的概率 ,使H0成立时犯型错误的概率不超过 。在这种原则下的统计检验问题称为显著性检验,将犯型错误的 称为假设检验的显著性水平,(二)两类错误的关系,不一定等于1,在其他条件不变的情况下, 和 不可能同时减小或增大,在规定 的同时尽量减少 的方法: 增大样本容量,四、双侧检验与单侧检验,双侧检验 只强调差异而不强调方向性的检验 例子:,单侧检验 不但强调差异,也强调某一方向的检验 例子:,使用说明:,根据研究目的选择单侧检验或双侧检验,一般能用单侧检验的问题,不适用双侧检验。,五、假设检验的步骤,根据问题要求,提出虚无假设和备择假设

4、选择适当的检验统计量 规定显著性水平 计算检验统计量的值 作出决策,第二节 平均数的显著性检验,总体正态分布,总体方差已知 总体正态分布,总体方差未知 总体非正态分布,平均数的显著性检验,指对样本平均数与总体平局数之间差异进行的显著性检验。,一、总体正态分布,总体方差已知,正态分布 公式: 例题:,提出假设 选择适当的检验统计量 规定显著性水平 计算检验统计量的值 作出决策,二、总体正态分布,总体方差未知,T分布 公式: 例题:,三、总体非正态分布,中心极限定理: 从平均数 、标准差 的总体中随机抽样,样本平均数 的分布将随着样本平均数的增大而趋于正态分布,且,三、总体非正态分布,n30,n5

5、0 总体方差已知 总体方差未知,第三节 平均数差异的显著性检验,定义: 对两个样本平均数之间差异的检验 目的: 由样本平均数之间的差异 来检验各自代表的两个总体之间的差异,第三节 平均数差异的显著性检验,两总体都是正态分布,两总体方差都已知 独立样本 相关样本 两总体都是正态分布,两总体方差都未知 独立样本 方差相等 方差不等 相关样本 相关系数未知 相关系数未知 两总体非正态分布 独立样本 相关样本,一、两总体都是正态分布, 两总体方差都已知,对两个样本平均数差异的显著性检验实际上就是对 与 差异的检验,(一)独立样本,正态分布 公式: 检验统计量:,求未知统计量,方差的性质: 当两个变量相

6、互独立时,其和(或差)的方差等于各自方差的和:,求未知统计量,样本差异: 总体差异: 公式:,解:,(二)相关样本的平均数差异检验,相关样本:指两个样本的数据之间存在一一对应的关系。 Z检验: 未知统计量:,解:,二、两总体都是正态分布,两总体方差都未知,独立样本 相关样本,(一)独立样本,两总体方差相等 两总体方差不等 T 检验,1、两总体方差相等,两个样本平均数分布的标准误:,独立样本方差相等,2、两总体方差不等,未知统计量: 临界值:,的自由度:,(二)相关样本,相关系数未知 相关系数已知,1、相关系数未知,用 表示每一对对应数据之差,即 ,其中 和 表示分别取自样本1和样本2的第i个数据。 当n时,d值的分布是正态,这时 可以看做d值总体中抽取

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