六西格玛数据分析技术教材(ppt共37张)

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六西格玛数据分析技术教材(PPT37页)
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零假设的选取(续二)
所以，一旦零假设被拒绝，它的对立面— —我们希望证实的推断就应被视为是可以 接受的。
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广告宣传是虚假的吗
上述数据的均值为878.9，明显少于900。但是，到底均值 落在什么范围内我们就认为广告宣传是虚假的呢？
现在的问题是如 何确定这两条线
的位置
900
接受广告宣传
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构造检验统计量
收集样本信息 利用样本信息构造检验统计量
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零假设的选取
假设检验所使用的逻辑上的间接证明法 决定了我们选取的 零假设应当是与我们希望证实的推断相对立的一种逻辑判断， 也就是我们希望否定的那种推断。
计算检验统计量值
把样本信息代入到检验统计量中，得到检验统计量的值。
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做出决策
1、 规定显著性水平α，也就是决策中所面临的风险 2、决定拒绝域(critical region)和判别值(critical value) 3、判定检验统计量是否落在拒绝域内
小组讨论与练习
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本章目标
1.了解假设检验的原理 2.掌握假设检验的步骤 3.了解怎样辨别I类和II类错误 4.学会计算单尾和双尾概率
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5.1 广告宣传的虚假性
手机电池的使用寿命不是按年来计算的，而是按电池的充放电次数来 计算的。镍氢电池一般可充放电200-300次，锂电池一般可充放电 350-700次。某手机电池厂商宣称其一种改良产品能够充放电900次， 为了验证厂商的说法，消费者协会对10件该产品进行了充放电试验。 得到的次数分别为891，863，903，912，861，885，874，923，841， 836。
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六西格玛管理培训丛书（5）
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何晓群 主编
六西格玛数据分析技术
何晓群 编著 光盘作者：陶 沙 苏晨辉
中国人民大学出版社
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第5章 假设检验
5.1 广告宣传的虚假性 5.2 假设检验(hypothesis testing)的几个步骤 5.3 单侧检验(one-tailed hypothesis) 5.4 双侧检验(two-tailed hypothesis) 5.5 两类错误 5.6 检验的应用
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提出假设
在决策分析过程中，人们常常需要证实自己
通过样本数据对总体分布形式做出的某种推
断的正确性（比如，总体的参数θ大于某个 值θ0），这时就需要提出假设，假设包括零 假设H0与备择假设H1。
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假设检验的原理(续)
由于个体差异的存在，即使从同一总体中严格的随机 抽样，X1、X2、X3、X4、、、，也不尽不同。
它们的 不同有两种（只有两种）可能： ✓ （1）分别所代表的总体均值相同，由于抽样误差造 成了样本均值的差别。差别无显著性 。 ✓ （2）分别所代表的总体均值不同。差别有显著性。
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5.2 假设检验的几个步骤
➢ 假设检验的一般步骤，即提出假设、确定检验统计量、计算 检验统计量值、做出决策。
提出假设
构造统计量
计算统计量值 做出推断
源自文库
做出统计 决策
率)为95%或99%
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判定法则
1、如果检验统计量落入拒绝域中，则拒绝原假设 2、如果检验统计量落入接受域中，则我们说不能拒绝原假设
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假设检验的原理
假设检验的原理是逻辑上的反证法和 统计上的小概率原理
反证法：当一件事情的发生只有两种可 能A和B，如果能否定B，则等同于间接 的肯定了A。
小概率原理：发生概率很小的随机事件 在一次实验中是几乎不可能发生的。
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零假设的选取(续一)
同时，作为零假设的这个推断是不会轻易被推翻的，只有当 样本数据提供的不利于零假设的证据足够充分，使得我们做 出拒绝零假设的决策时错误的可能性非常小的时候，才能推 翻零假设。
4、得出关于H0和关于H1的结论
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显著性水平
显著性水平α是当原假设正确却被拒绝的概率 通常人们取0.05或0.01 这表明，当做出接受原假设的决定时，其正确的可能性(概