假设检验习题及复习资料

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假设检验例题和习题

假设检验例题和习题

(第二版) (原假设与备择假设旳拟定)
1. 属于决策中旳假设检验
2. 不论是拒绝H0还是不拒绝H0,都必需采用 相应旳行动措施
3. 例如,某种零件旳尺寸,要求其平均长度为 10cm,不小于或不不小于10cm均属于不合 格
我们想要证明(检验)不小于或不不小于这两种 可能性中旳任何一种是否成立
4. 建立旳原假设与备择假设应为
H0: = 5
H1: 5
= 0.05
df = 10 - 1 = 9 临界值(s):
拒绝 H0
拒绝 H0
.025
.025
-2.262 0 2.262 t
8 - 20
检验统计量:
t = x 0 = 5.3 5 = 3.16
s n 0.6 10
决策:
在 = 0.05旳水平上拒绝H0
结论:
阐明该机器旳性能不好
符?( = 0.05)
统计学
(第二版)
均值旳单尾 t 检验
(计算成果)
H0: 40000 H1: < 40000 = 0.05 df = 20 - 1 = 19 临界值(s):
拒绝域
.05
-1.7291 0
t
8 - 23
检验统计量:
t = x 0
sn
= 41000 40000 = 0.894 5000 20
8 - 12
双侧检验
统计学
(第二版)
H0: = 0.081
H1: 0.081
= 0.05
n = 200
临界值(s):
拒绝 H0
拒绝 H0
.025
.025
-1.96 0 1.96 Z
8 - 13
检验统计量:

假设检验基本概念习题

假设检验基本概念习题

假设检验的基本概念练习题一、最佳选择题1.在两均数u检验中,其无效假设为()。

A.两个总体均数不同 B. 两个样本均数不同C.两个总体均数相同 D. 两个样本均数相同E. 两个总体位置不同2.当u检验的结果为P<0.05时,可以认为()。

A.两个总体均数不同 B. 两个样本均数不同C.两个总体均数相同 D. 两个样本均数相同E.还不能认为两总体均数有不同3.现有A、B两资料,经u检验得:A资料检验结果为P<0.01, B资料的检验结果为0.01<P<0.05, 可以认为()。

A.A资料两总体均数差别较B资料大B.B资料两总体均数差别较A资料大C.作推断两总体均数有差别时,A资料较B资料犯错误概率更大D.作推断两总体均数无差别时,B资料较A资料犯错误概率更小E.A资料更有理由推断两总体均数有差别4.两样本均数比较时,在其它条件相同情况下,下列四种选择中,()时检验效能最大。

A.α=0.05, n1=n2=20 B.α=0.01, n1=n2=30 C.α=0.05, n1=n2=30D.α=0.01, n1=n2=20 E. =0.05, n1=20, n2=305. 下列哪一种说法是正确的()。

A.两样本u检验时,要求两总体方差齐性B .当P >α接受0H 时,犯Ⅰ型错误概率很小C .单侧检验较双侧检验更易拒绝0HD .当P <α接受1H 时,犯Ⅱ型错误概率很小E .当P >α接受0H 时,犯Ⅰ型错误概率很大6.两样本率比较的单侧u 检验中,其1H 为( )。

A .1H :21ππ>或21ππ<B .1H : 21ππ≠C .1H :21p p >或21p p <D .1H :21p p ≠E .10ππ≠7.下列哪一种说法是正确的( )。

A .两样本均数比较均可用u 检验B .大样本时多个率比较可以用u 检验C .多个样本均数比较可以进行重复多次u 检验D .大样本时两均数比较和两个率比较可以用u 检验E .两个样本率比较均可用u 检验8.( )时,应作单侧检验。

假设检验习题

假设检验习题
汽 编 车 号 配 方A 配 方B d 1 2 3.7 4.2 4.3 5.2 - - 0.6 1.0 3 5.3 4.1 1.2 4 6.4 5.5 0.9 5 6 7 2.8 3.4 3.8 3.4 5.7 4.2 - 0.6 - 2.3 - 0.4 8 5.4 5.1 0.3 9 3.3 4.6 - 1.3 10 4.7 3.7 1.0 11 12 4.1 3.2 5.5 4.6 - - 1.4 1.4 13 4.6 3.7 0.9 14 15 3.3 2.9 5.4 3.3 - 2.1 - 0.4
设公司1,公司 的胶片的放映时间分别服从正 设公司 ,公司2的胶片的放映时间分别服从正 态分布N( ),试 态分布 (μ1 σ12,)N( μ2 ,σ22 ),试 ( 检验均值及方差是否存在显著差异。 取α=0.1检验均值及方差是否存在显著差异。 检验均值及方差是否存在显著差异
双样本T 双样本T检验
结束
习题4-11
两种不同配方A和 制造的汽车轮胎 制造的汽车轮胎15对 两种不同配方 和B制造的汽车轮胎 对, 分别安装在15部汽车前轴的两边 部汽车前轴的两边, 分别安装在 部汽车前轴的两边,进行耐 磨性能测验。经五万公里行驶后, 磨性能测验。经五万公里行驶后,测量磨 损的厚度,数据如下表所示。试测验配方A 损的厚度,数据如下表所示。试测验配方 的磨损程度是否有显著差异。 与B的磨损程度是否有显著差异。 的磨损程度是否有显著差异
习题4-3
某制药厂生产复合维生 素丸,要求每50g维生素 2400mg, 中含2400mg, 从某次生 产过程中随机抽取部分 试样进行五次测定,得 铁含量为2372,2409, 2395,2399及2411 mgFe/50g,问这批产品 的含铁量是否合规格?
单样本 T检验

假设检验练习题

假设检验练习题

假设检验练习题在统计学中,假设检验是一种常用的数据分析方法,用于通过样本数据对总体参数的假设进行验证。

通过进行假设检验,我们可以确定样本数据是否足够支持对总体参数的某种特定假设。

一、背景介绍假设检验的基本思想是:假设总体参数服从某种特定的概率分布,然后利用样本数据对这一假设进行检验。

在进行假设检验时,我们通常会提出原假设(H0)和备择假设(H1),其中原假设是我们要进行检验的假设,备择假设则是对原假设的否定或补充。

二、假设检验的步骤1. 提出假设:根据问题的需求和背景,明确原假设和备择假设。

2. 选择显著性水平:显著性水平α代表我们对假设检验结果的接受程度,通常选择0.05或0.01。

3. 计算检验统计量:根据样本数据和所选的假设检验方法,计算出相应的检验统计量。

4. 确定拒绝域:根据显著性水平和假设检验的方法,确定拒绝域的临界值。

5. 判断结论:将计算得到的检验统计量与拒绝域进行比较,根据比较结果作出结论。

三、假设检验的类型1. 单样本检验:当我们只有一个样本数据,想要对总体参数是否符合某个特定值进行判断时,可以使用单样本检验。

2. 独立样本检验:当我们有两个独立的样本数据,并且希望比较两个总体参数是否有差异时,可以使用独立样本检验。

3. 配对样本检验:当我们有两组相关的样本数据,并且希望比较两个总体参数的差异时,可以使用配对样本检验。

四、常见的假设检验方法1. t检验:用于对总体均值进行假设检验,可以进行单样本t检验、独立样本t检验和配对样本t检验。

2. 方差分析(ANOVA):用于比较多个样本均值是否有差异,适用于有两个以上样本的情况。

3. 卡方检验:用于对分类变量的比例进行假设检验,适用于两个或更多分类变量的情况。

4. 相关分析:用于检验两个变量之间是否存在线性相关性。

五、实例分析为了更好地理解假设检验的应用,我们举一个实际例子。

假设一个制药公司研发了一种新药,声称该药物的疗效显著优于市场上已有的药物。

统计学假设检验习题答案

统计学假设检验习题答案

1。

假设某产品的重量服从正态分布,现在从一批产品中随机抽取16件,测得平均重量为820克,标准差为60克,试以显著性水平α=0.01与α=0.05,分别检验这批产品的平均重量是否是800克。

解:假设检验为800:,800:0100≠=μμH H (产品重量应该使用双侧 检验)。

采用t 分布的检验统计量n x t /0σμ-=。

查出α=0。

05和0。

01两个水平下的临界值(d f=n-1=15)为2.131和2。

947。

667.116/60800820=-=t .因为t 〈2。

131<2.947,所以在两个水平下都接受原假设。

2.某牌号彩电规定无故障时间为10 000小时,厂家采取改进措施,现在从新批量彩电中抽取100台,测得平均无故障时间为10 150小时,标准差为500小时,能否据此判断该彩电无故障时间有显著增加(=0.01)?解:假设检验为10000:,10000:0100>=μμH H (使用寿命有无显著增加,应该使用右侧检验)。

n=100可近似采用正态分布的检验统计量nx z /0σμ-=.查出α=0.01水平下的反查正态概率表得到临界值2。

32到2。

34之间(因为表中给出的是双侧检验的接受域临界值,因此本题的单侧检验显著性水平应先乘以2,再查到对应的临界值)。

计算统计量值3100/5001000010150=-=z 。

因为z =3>2.34(>2.32),所以拒绝原假设,无故障时间有显著增加。

3。

设某产品的指标服从正态分布,它的标准差σ已知为150,今抽了一个容量为26的样本,计算得平均值为1637。

问在5%的显著水平下,能否认为这批产品的指标的期望值μ为1600?解: 01:1600, :1600,H H μμ=≠标准差σ已知,拒绝域为2Z z α>,取0.05,α=26,n =0.0250.9752 1.96z z z α===,由检验统计量1.25 1.96Z ===<,接受0:1600H μ=, 即,以95%的把握认为这批产品的指标的期望值μ为1600。

假设检验练习题 答案

假设检验练习题 答案

假设检验练习题1、简单回答下列问题:1)假设检验的基本步骤?答:第一步建立假设(通常建立两个假设,原假设H0 不需证明的命题,一般就是相等、无差别的结论,备择假设H1,与H0对立的命题,一般就是不相等,有差别的结论)有三类假设第二步选择检验统计量给出拒绝域的形式。

根据原假设的参数检验统计量:对于给定的显著水平样本空间可分为两部分: 拒绝域W 非拒绝域A拒绝域的形式由备择假设的形式决定H1:W为双边H1:W为单边H1:W为单边第三步:给出假设检验的显著水平第四步给出零界值C,确定拒绝域W有了显著水平按照统计量的分布可查表得到临界值,确定拒绝域。

例如:对于=0、05有的双边W为的右单边W为的右单边W为第五步根据样本观测值,计算与判断计算统计量Z 、t 、当检验统计量的值落在W内时能拒绝, 否则接受(计算P值227页p值由统计软件直接得出时拒绝,否则接受计算1-a的置信区间置信区间由统计软件直接得出统计量落入置信区间接受,否则接受)2)假设检验的两类错误及其发生的概率?答:第一类错误:当为真时拒绝,发生的概率为第二类错误:当为假时,接受发生的概率为3)假设检验结果判定的3种方式?答:1、计算统计量Z 、t 、当检验统计量的值落在W内时能拒绝, 否则接受2、计算P值227页p值由统计软件直接得出时拒绝,否则接受3、计算1-a的置信区间置信区间由统计软件直接得出,落入置信区间接受,否则接受4)在六西格玛A阶段常用的假设检验有那几种?应用的对象就是什么?答:连续型(测量的数据): 单样本t检验-----比较目标均值双样本t检验-----比较两个均值方差分析-----比较两个以上均值等方差检验-----比较多个方差离散型(区分或数的数据): 卡方检验-----比较离散数2.设某种产品的指标服从正态分布,它的标准差σ=150,今抽取一个容量为26 的样本,计算得平均值为1 637。

问在5%的显著水平下,能否认为这批产品的指标的期望值μ = 1600。

假设检验练习题统计学

假设检验练习题统计学

第八章假设检验练习题一、填空1、在做假设检验时容易犯的两类错误是和2、如果提出的原假设是总体参数等于某一数值,这种假设检验称为,若提出的原假设是总体参数大于或小于某一数值,这种假设检验称为3、假设检验有两类错误,分别是也叫第一类错误,它是指原假设H0是的,却由于样本缘故做出了H0 的错误;和叫第二类错误,它是指原假设H0 是的, 却由于样本缘故做出H0 的错误。

4、在统计假设检验中,控制犯第一类错误的概率不超过某个规定值α则, α称为。

5、假设检验的统计思想是小概率事件在一次试验中可以认为基本上是不会发生的,该原理称为。

6、从一批零件中抽取100 个测其直径,测得平均直径为 5.2cm,标准差为1.6cm,在显着性水平α=下,这批零件的直径是否服从标准直径5cm(是,否)7、有一批电子零件,质量检查员必须判断是否合格,假设此电子零件的使用时间大于或等于1000,则为合格,小于1000 小时,则为不合格,那么可以提出的假设为。

(用H0,H1 表示)8、一般在样本的容量被确定后,犯第一类错误的概率为,犯第二类错误的概率为,若减少,则9、某厂家想要调查职工的工作效率,工厂预计的工作效率为至少制作零件20个/小时,随机抽样36 位职工进行调查,得到样本均值为19,样本标准差为6,试在显着水平为的要求下,问该工厂的职工的工作效率(有,没有)达到该标准。

10、刚到一批货物,质量检验员必须决定是否接受这批货物,如不符合要求,将退还给货物供应商,假定合同规定的货物单件尺寸为6,请据此建立原假设__ 和备择假设。

211、总体为正态总体,且已知,应采用统计量检验总体均值。

212、总体为正态总体,且未知,应采用统计量检验总体均值。

选择1、假设检验中,犯了原假设H0 实际是不真实的,却由于样本的缘故而做出的接受H0 的错误,此类错误是()A、α类错误B、第一类错误C、取伪错误D、弃真错误2、一种零件的标准长度5cm,要检验某天生产的零件是否符合标准要求,建立的原假设和备选假设就为()A 、H0:5,H1:5B 、H0:5,H1:5C 、H0:5,H1:5D、H0:5,H1:53、一个95%的置信区间是指()A、总体参数有95%的概率落在这一区间内B、总体参数有5%的概率未落在这一区间内C、在用同样方法构造的总体参数的多个区间中,有95%的区间包含该总体参数D、在用同样方法构造的总体参数的多个区间中,有95%的区间不包含该总体参数4、假设检验中,如果增大样本容量,则犯两类错误的概率()A、都增大B、都减小C、都不变D、一个增大一个减小5、一家汽车生产企业在广告中宣称“该公司的汽车可以保证在 2 年或24000 公里内无事故”,但该汽车的一个经销商认为保证“2年”这一项是不必要的,因为汽车车主在 2 年内行驶的平均里程超过24000 公里。

假设检验练习题

假设检验练习题

假设检验练习题一、判断题1、大多数的统计调查研究的都是样本而不是整个总体。

2、零假设和研究假设是相互对立的关系。

3、当我们拒绝了一个真的零假设时,所犯错误为第二类错误。

4、我们可以通过减少α来降低β错误。

5、如果α=.05,当我们拒绝H0时我们就有5%的可能犯错误。

6、如果α=.05,则当我们接受H0时,我们就有95%的可能犯错误。

7、如果取α=.01,我们拒绝了H0,则取α=.05时,我们仍然可以拒绝H0。

8、如果取α=.01,我们接受了H0,则取α=.05时,我们仍然可以接受H0。

9、如果H0为假,采用单侧检验比双侧检验更容易得到拒绝H0的结论。

10、即使我们更多地利用样本,还是有必要对一个给定总体的所有个体进行研究。

二、选择题1、总体是:A、很难被穷尽研究;B、可以通过样本进行估计;C、通常是假设性的;D、可能是无限的;E、以上都对。

2、如果要研究100个选民在预选时的投票结果表明,我们的主要兴趣应该是:A、推断他们将会把票投给谁B、推断所有选民的投票情况;C、估计什么样的个人会投票;D、以上都是;E、以上都不是。

3、如果我们从一个已知的总体中抽取大量的样本,我们将毫不惊讶地得到:A、样本统计结果值之间有差异;B、样本统计结果分布在一个中心值附近;C、许多样本平均数不等于总体平均数;D、以上都可能;E、以上都不可能。

4、对零假设的拒绝通常是:A、直接的;B、间接的;C、建立对研究假设的拒绝的基础上;D、建立在对研究假设的直接证明上;E、以上都不对。

5、研究者考察了生字密度高低两种条件下各30名学生阅读成绩的情况,得到两种条件下两组被试的成绩分别为:78±10和84±8,从中你可以得到:A、两种条件下学生成绩的差异非常显著;B、因为84≠78,所以两种条件下学生成绩差异非常显著;C、因为84>78,所以生字密度低的条件下学生成绩非常显著地高于生字密度高的条件下学生的成绩;D、以上都对;E、以上都不对。

(完整版)统计学假设检验习题答案

(完整版)统计学假设检验习题答案

1.假设某产品的重量服从正态分布,现在从一批产品中随机抽取16件,测得平均重量为820克,标准差为60克,试以显著性水平α=0.01与α=0.05,分别检验这批产品的平均重量是否是800克。

解:假设检验为800:,800:0100≠=μμH H (产品重量应该使用双侧 检验)。

采用t 分布的检验统计量nx t /0σμ-=。

查出α=0.05和0.01两个水平下的临界值(df=n-1=15)为2.131和2.947。

667.116/60800820=-=t 。

因为t <2.131<2.947,所以在两个水平下都接受原假设。

2.某牌号彩电规定无故障时间为10 000小时,厂家采取改进措施,现在从新批量彩电中抽取100台,测得平均无故障时间为10 150小时,标准差为500小时,能否据此判断该彩电无故障时间有显著增加(α=0.01)?解:假设检验为10000:,10000:0100>=μμH H (使用寿命有无显著增加,应该使用右侧检验)。

n=100可近似采用正态分布的检验统计量nx z /0σμ-=。

查出α=0.01水平下的反查正态概率表得到临界值2.32到2.34之间(因为表中给出的是双侧检验的接受域临界值,因此本题的单侧检验显著性水平应先乘以2,再查到对应的临界值)。

计算统计量值3100/5001000010150=-=z 。

因为z=3>2.34(>2.32),所以拒绝原假设,无故障时间有显著增加。

3.设某产品的指标服从正态分布,它的标准差σ已知为150,今抽了一个容量为26的样本,计算得平均值为1637。

问在5%的显著水平下,能否认为这批产品的指标的期望值μ为1600?解: 01:1600, :1600,H H μμ=≠标准差σ已知,拒绝域为2Z z α>,取0.05,α=26,n =0.0250.9752 1.96z z z α===,由检验统计量1.25 1.96Z ===<,接受0:1600H μ=, 即,以95%的把握认为这批产品的指标的期望值μ为1600.4.某电器零件的平均电阻一直保持在2.64Ω,改变加工工艺后,测得100个零件的平均电阻为2.62Ω,如改变工艺前后电阻的标准差保持在O.06Ω,问新工艺对此零件的电阻有无显著影响(α=0.05)?解: 01: 2.64, : 2.64,H H μμ=≠已知标准差σ=0.16,拒绝域为2Z z α>,取0.02520.05, 1.96z z αα===,100,n =由检验统计量3.33 1.96Z ===>,接受1: 2.64H μ≠, 即, 以95%的把握认为新工艺对此零件的电阻有显著影响.5.某食品厂用自动装罐机装罐头食品,每罐标准重量为500克,每隔一定时间需要检查机器工作情况。

假设检验参考答案

假设检验参考答案

第九章 假设检验(练习及习题标准答案) 一、单项选择题1.当总体服从正态分布,但总体方差未知小样本的情况下,0100:;:μμμμ〈≥H H ,则0H 的拒绝域为( ) A.)1(-≤n t t α B. )1(--≤n t t α C. )1(--〉n t t α D. )1(/2--≤n t t α 2.在假设检验中,原假设0H ,备选假设1H ,则称( )为犯第二类错误。

A.0H 为真,不拒绝1H B. 0H 为真,拒绝1H C. 0H 不真,不拒绝0H D. 0H 不真,拒绝0H 3.假设检验是对未知总体某个特征提出某种假设,而验证假设是否成立的资料是( )。

A.样本资料B.总体全部资料C.重点资料D.典型资料4.下列对总体特征值θ的假设,哪一种写法是正确的?( )。

A. 0100:;:θθθθ〈≥H HB. 0100:;:θθθθ≤≥H HC.0100:;:θθθθ〈≤H HD.0100:;:θθθθ≥=H H 5. 一家食品生产企业声称,它们生产的某种食品的合格率在95%以上。

为检验这一说法是否属实,某食品安全检测部门打算抽取部分食品进行检验,该检验的原假设和备择假设为( )A. %95:%;95:10〉≤ππH HB. %95:%;95:10≠=ππH HC. %95:%;95:10〈≥ππH HD. %95:%;95:10≥〉ππH H6.对于非正态总体,使用统计量/x z s n =估计总体均值的条件是( )A .小样本B .总体方差已知C .总体方差未知D .大样本7.在假设检验中,原假设和备选假设( )A .都有可能成立B .都有可能不成立C .只有一个成立而且必有一个成立D .原假设一定成立,备选假设不一定成立8.一种零件的标准长度5cm ,要检验某天生产的零件是否符合标准要求,建立的原假设和备选假设就为( )A .0:5H μ=,1:5H μ≠ B .0:5H μ≠,1:5H μ>C .0:5H μ≤,1:5H μ>D .0:5H μ≥,1:5H μ< 9.若检验的假设为00:H μμ≥,10:H μμ<,则拒绝域为( ) A .z z α> B .z z α<- C ./2z z α<-或/2z z α<- D .z z α>或z z α<-10.一家汽车生产企业在广告中宣称“该公司的汽车可以保证在2年或24000公里内无事故”,但该汽车的一个经销商认为保证“2年”这一项是不必要的,因为汽车车主在2年内行驶的平均里程不超过24000公里。

假设检验习题答案

假设检验习题答案

假设检验习题答案 Prepared on 22 November 20201.假设某产品的重量服从正态分布,现在从一批产品中随机抽取16件,测得平均重量为820克,标准差为60克,试以显着性水平=与=,分别检验这批产品的平均重量是否是800克。

解:假设检验为800:,800:0100≠=μμH H (产品重量应该使用双侧 检验)。

采用t 分布的检验统计量n x t /0σμ-=。

查出α=和两个水平下的临界值(df=n-1=15)为和。

334.116/60800820=-=t 。

因为t <<,所以在两个水平下都接受原假设。

2.某牌号彩电规定无故障时间为10 000小时,厂家采取改进措施,现在从新批量彩电中抽取100台,测得平均无故障时间为10 150小时,标准差为500小时,能否据此判断该彩电无故障时间有显着增加(=解:假设检验为10000:,10000:0100>=μμH H (使用寿命有无显着增加,应该使用右侧检验)。

n=100可近似采用正态分布的检验统计量nx z /0σμ-=。

查出α=水平下的反查正态概率表得到临界值到之间(因为表中给出的是双侧检验的接受域临界值,因此本题的单侧检验显着性水平应先乘以2,再查到对应的临界值)。

计算统计量值3100/5001000010150=-=z 。

因为z=3>(>,所以拒绝原假设,无故障时间有显着增加。

3.设某产品的指标服从正态分布,它的标准差σ已知为150,今抽了一个容量为26的样本,计算得平均值为1637。

问在5%的显着水平下,能否认为这批产品的指标的期望值μ为1600解: 01:1600, :1600,H H μμ=≠标准差σ已知,当0.05,α=26,n =96.1579.02/1==-z z α,由检验统计量1.25 1.96Z ===<,接受0:1600H μ=, 即,以95%的把握认为这批产品的指标的期望值μ为1600.4.某电器零件的平均电阻一直保持在Ω,改变加工工艺后,测得100个零件的平均电阻为Ω,如改变工艺前后电阻的标准差保持在Ω,问新工艺对此零件的电阻有无显着影响(α=解: 01: 2.64, : 2.64,H H μμ=≠已知标准差σ=, 当0.05,α=96.1579.02/1==-z z α100,n =由检验统计量 3.33 1.96Z ===>,接受1: 2.64H μ≠, 即, 以95%的把握认为新工艺对此零件的电阻有显着影响.5.某食品厂用自动装罐机装罐头食品,每罐标准重量为500克,每隔一定时间需要检查机器工作情况。

假设检验练习题

假设检验练习题

假设检验练习题1.已知某炼铁厂的含碳量服从正态分布N(4.55,0.1082),现在测定了9炉铁水,其平均含碳量为4.484。

如果估计方差没有变化,可否认为现在生产的铁水平均含碳量为 4.55 (α=0.05)?2.一种元件,要求其使用寿命不得低于700小时。

现从一批这种元件中随机抽取36件,测得其平均寿命为680小时。

已知该元件寿命服从正态分布,σ=60小时,试在显著性水平0.05下确定这批元件是否合格。

3.某地区小麦的一般生产水平为亩产250公斤,其标准差为30公斤。

现用一种化肥进行试验,从25个小区抽样,平均产量为270公斤。

这种化肥是否使小麦明显增产(α=0.05)?4.糖厂用自动打包机打包,每包标准重量是100千克。

每天开工后需要检验一次打包机工作是否正常。

某日开工后测得9包重量(单位:千克)如下:99. 3 98. 7 100. 5 101. 2 98. 3 99. 7 99. 5 102. 1 100. 5已知包重服从正态分布,试检验该日打包机工作是否正常(α=0.05) 。

5.某种大量生产的袋装食品,按规定不得少于250克。

今从一批该食品中任意抽取50袋,发现有6袋低于250克。

若规定不符合标准的比例超过5%就不得出厂,问该批食品能否出厂(α=0.05)?6.某厂家在广告中声称,该厂生产的汽车轮胎在正常行驶条件下超过目前的平均水25 000公里。

对一个由15个轮胎组成的随机样本做了试验,得到样本均值和标准差分别为27 000公里和5 000公里。

假定轮胎寿命服从正态分布,问该厂家的广告是否真实(α=0.05)?7.某种电子元件的寿命x(单位:小时)服从正态分布。

现测得16只元件的寿命如下:159 280 101 212 224 379 179 264 222 362 168 250 149 260 485 170 问是否有理由认为元件的平均寿命显著地大于225小时(α=0.05) ?8.随机抽取9个单位,测得结果分别为:85 59 66 81 35 57 55 63 66以α=0.05的显著性水平对下述假设进行检验: H o:σ2≦100,H1:σ2>100。

假设检验习题

假设检验习题

假设检验习题班级_________ 学号_______ 姓名________ 得分_________一、选择题1、假设检验的基本思想是()A、中心极限定理B、小概率原理C、大数定律D、置信区间2、如果一项假设规定的显著水平为0.05,下列表述正确的是()A、接受H0时的可靠性为95%B、接受H1时的可靠性为95%C、H0为假时被接受的概率为5%D、H1为真时被拒绝的概率为5% 3、某种药物的平均有效治疗期限按规定至少必须达到37小时,平均有效治疗期限的标准差已知为11小时。

从这一批这种药物中抽取100件进行检验,以该简单随机样本为依据,确定应接收还是应拒收这批药物的假设形式为()A、H0:μ=37 H1:μ≠37B、H0:μ≥37 H1:μ<37C、H0:μ<37 H1:μ≥37 D、H0:μ>37 H1:μ≤374、在一次假设检验中,当显著水平设为0.05时,结论是拒绝原假设,现将显著水平设为0.1,那么()A、仍然拒绝原假设B、不一定拒绝原假设C、需要重新进行假设检验 D、有可能拒绝原假设5、下列场合适合于用t统计量的是()A、总体正态,大样本,方差未知B、总体非正态,大样本,方差未知C、总体正态,小样本,方差未知 D、总体非正态,小样本,方差未知 6、犯第Ⅰ类错误是指()A、否定不真实的原假设B、不否定真实的原假设C、否定真实的原假设D、不否定不真实的原假设 7、在假设检验中,接受原假设时,()A.可能会犯第一类错误B. 可能会犯第二类错误C.同时犯两类错误D.不会犯错误8、进行假设时,在其他条件不变的情形下,增加样本量,检验结论犯两类错误的概率将()A.都减小B. 都增加C.都不变D.一个增加一个减少9、两个样本均值经过t检验判定有显著差别,P值越小,说明()A.两样本均值差别越大B. 两总体均值差别越小C.越有理由认为两样本均值有差别D. 越有理由认为两总体均值有差别 10、在假设检验中,1??是指()A.拒绝了一个真实的原假设的概率B.接受了一个真实的原假设概率C.拒绝了一个错误的原假设的概率 D. 接受了一个错误的原假设概率 11、在假设检验中,1??是指()A.拒绝了一个正确的原假设的概率B.接受了一个正确的原假设的概率C. 拒绝了一个错误的原假设的概率D. 接受了一个错误的原假设的概率1二、计算题1、机床加工一种零件。

统计学假设检验习题

统计学假设检验习题

一、单选1、如果检验的假设为0010:,:H H μμμμ≥<,则拒绝域为( )A 、 z z α>B 、z z α<-C 、A 或BD 、/2z z α<-二、多选1.下列关于假设检验的陈述正确的是( )。

A 、假设检验实质上是对原假设进行检验B 、假设检验实质上是对备选假设进行检验C 、当拒绝原假设时,只能认为肯定它的根据尚不充分,而不是认为它绝对错误D 、假设检验并不是根据样本结果简单地或直接地判断原假设和备选假设哪一个更有可能正确E 、当接受原假设时,只能认为否定它的根据尚不充分,而不是认为它绝对正确2、在假设检验中, α与β的关系是( )。

A 、在其它条件不变的情况下,增大α,必然会减少βB 、α和β不可能同时减少C 、在其它条件不变的情况下,增大α,必然会增大βD 、只能控制α不能控制βE 、增加样本容量可以同时减少α和β3、设总体为正态总体,总体方差未知,在小样本条件下,对总体均值进行如下的假设检验:01000:);(:μμμμμ≠=H H 为一已知数,1.0=α,则下列说法正确的有 ( )。

A 、),(1.0Z --∞和),(1.0+∞Z 为原假设的拒绝区域B 、),(05.0Z --∞和),(05.0+∞Z 为原假设的拒绝区域C 、),(1.0t --∞和),(1.0+∞t 为原假设的拒绝区域D 、),(05.0t --∞和),(05.0+∞t 为原假设的拒绝区域E 、若检验统计量的绝对值越大,则原假设越容易被拒绝4.某一批原材料的质量实际上是不符合生产标准,检验部门抽取1%的原材料检验,得出结论是该批原材料的质量符合生产标准,说明( ).A 、检验部门犯了第一类错误B 、检验部门犯了第二类错误C 、犯这种错误的概率是αD 、犯这种错误的概率是βE 、犯这种错误的原因是检验部门没有遵循随机原则三、判断1.假设检验是一种科学的统计决策方法,因此使用它不会犯错误.( )四、简答1.简述参数估计和假设检验的联系和区别.五、计算1、从某批食品中随机抽取12袋,测定其蛋白质的含量(%),测定结果如下: 24,26,27,23,20,28,23,24,27,25,26,23假定该食品每袋蛋白质的含量X 服从正态分布),(2σμN ,包装袋上表明蛋白质的含量为26%。

假设检验的习题及详解包括典型考研真题

假设检验的习题及详解包括典型考研真题

§假设检验基本题型Ⅰ 有关检验统计量和两类错误的题型【例8.1】u 检验、t 检验都是关于 的假设检验.当 已知时,用u 检验;当 未知时,用t 检验.【分析】 由u 检验、t 检验的概念可知,u 检验、t 检验都是关于均值的假设检验,当方差2σ为已知时,用u 检验;当方差2σ为未知时,用t 检验. 【例8.2】设总体2(,)XN u σ,2,u σ未知,12,,,n x x x 是来自该总体的样本,记11ni i x x n ==∑,21()ni i Q x x ==-∑,则对假设检验0010::H u u H u u =↔≠使用的t 统计量t = (用,x Q 表示);其拒绝域w = . 【分析】2σ未知,对u 的检验使用t 检验,检验统计量为(1)x t t n ==-对双边检验0010::H u u H u u =↔≠,其拒绝域为2{||(1)}w t t n α=>-.【例8.3】设总体211(,)XN u σ,总体222(,)Y N u σ,其中2212,σσ未知,设112,,,n x x x 是来自总体X 的样本,212,,,n y y y 是来自总体Y 的样本,两样本独立,则对于假设检验012112::H u u H u u =↔≠,使用的统计量为 ,它服从的分布为 .【分析】记1111n i i x x n ==∑,2121n i i y y n ==∑,因两样本独立,故,x y 相互独立,从而在0H 成立下,()0E x y -=,221212()()()D x y D x D y n n σσ+=+=+,故构造检验统计量(0,1)x yu N =.【例8.4】设总体2(,)XN u σ,u 未知,12,,,n x x x 是来自该总体的样本,样本方差为2S ,对2201:16:16H H σσ≥↔<,其检验统计量为 ,拒绝域为 .【分析】u 未知,对2σ的检验使用2χ检验,又由题设知,假设为单边检验,故统计量为222(1)(1)16n S n χχ-=-,从而拒绝域为221{(1)}n αχχ-<-.【例8.5】某青工以往的记录是:平均每加工100个零件,由60个是一等品,今年考核他,在他加工零件中随机抽取100件,发现有70个是一等品,这个成绩是否说明该青工的技术水平有了显著性的提高(取0.05α=)?对此问题,假设检验问题应设为 【 】()A 01:0.6:0.6H p H p ≥↔<. ()B 01:0.6:0.6H p H p ≤↔>. ()C 01:0.6:0.6H p H p =↔≠. ()D 01:0.6:0.6H p H p ≠↔=.【分析】一般地,选取问题的对立事件为原假设.在本题中,需考察青工的技术水平是否有了显著性的提高,故选取原假设为0:0.6H p ≤,相应的,对立假设为1:0.6H p >,故选()B .【例8.6】某厂生产一种螺钉,标准要求长度是68mm ,实际生产的产品,其长度服从2(,3.6)N u ,考察假设检验问题01:68:68H u H u =↔≠.设x 为样本均值,按下列方式进行假设检验:当|68|1x ->时,拒绝原假设0H ;当|68|1x -≤时,接受原假设0H . (1)当样本容量36n =时,求犯第一类错误的概率α; (2)当样本容量64n =时,求犯第一类错误的概率α;(3)当0H 不成立时(设70u =),又64n =时,按上述检验法,求犯第二类错误的概率β. 【解】(1)当36n =时,223.6(,)(,0.6)36xN u N u =,000{|68|1|}{67|}{69|}P x H P x H P x H α=->=<+>成立成立成立67686968()[1()]( 1.67)[1(1.67)]0.60.6--=Φ+-Φ=Φ-+-Φ 2[1(1.67)]2[10.99575]0.095=-Φ=-=.(2)当64n =时,223.6(,)(,0.45)64xN u N u =000{|68|1|}{67|}{69|}P x H P x H P x H α=->=<+>成立成立成立67686968()[1()]0.450.45--=Φ+-Φ 2[1(2.22)]2[10.9868]0.0264=-Φ=-=.(3)当64n =,又70u =时,2(70,0.45)xN ,这时犯第二类错误的概率(70){|68|1|70}{6769|70}P x u P x u β=-≤==≤≤=69706770()()( 2.22)( 6.67)0.450.45--=Φ-Φ=Φ--Φ- (6.67)(2.22)10.98680.0132=Φ-Φ=-=.【评注】01(1)(2)的计算结果表明:当n 增大时,可减小犯第一类错误的概率α;02 当64n =,66u =时,同样可计算得到(66)0.0132β=.03 当64n =,68.5u =时,2(68.5,0.45)xN ,则(68.5){6769|68.5}P x u β=≤≤= 6968.56768.5()()(1.11)( 3.33)0.450.45--=Φ-Φ=Φ-Φ-0.8665[10.9995]0.8660=--=.这表明:当原假设0H 不成立时,参数真值越接近于原假设下的值时,β的值就越大. 【例8.7】设总体2(,)XN u σ,12,,,n x x x 是来自该总体的样本,对于检验01:0:0H u H u ≤↔>,取显著性水平α,拒绝域为:{}w u u α=>,其中u =,求:(1)当0H 成立时,求犯第一类错误的概率()u α; (2)当0H 不成立时,求犯第二类错误的概率()u β. 【解】(1)当0H 成立时,0u ≤,则(){|0}|0}u P u u u P u u ααα=>≤=>≤()|0}1()(0)P x u u u u u αα=->≤=-Φ≤因0u ≤,故()()1u u αααΦ≥Φ=-,从而()1()1(1)u u αααα≤-Φ=--=,即犯第一类错误的概率不大于α.(2)(){|0}()|0}u P u u u P x u u u ααβ=≤>=-≤>()(0)u u α=Φ>因0u >,故当u →+∞时,()0u β→,即u 与假设0H 偏离越大,犯第二类错误的概率越小;而当0u +→时,()1u βα→-,即当u 为正值且接近0时,犯第二类错误的概率接近1α-.基本题型Ⅱ 单个正态总体的假设检验【例8.8】某天开工时,需检验自动包装机工作是否正常,根据以往的经验,其包装的质量在正常情况下服从正态分布2(100,1.5)N (单位:kg ),先抽测了9包,其质量为: 99.3,98.7,100.5,101.2,98.3,99.7,99.5,102.0,100.5 问这天包装机工作是否正常?【分析】 关键是将这一问题转化为假设检验问题.因检验包装机工作是否正常,化为数学问题应为双边检验01:100:100H u H u =↔≠.【解】由题意,提出假设检验问题:01:100:100H u H u =↔≠, 选取检验统计量(0,1)x u N =当0.05α=时,0.02521.96u u α==,又20.04 1.96u u α==<=,即接受原假设0H ,认为包装机工作正常.【例8.9】已知某种元件的寿命服从正态分布,要求该元件的平均寿命不低于1000h ,现从这批元件中随机抽取25知,测得平均寿命980X h =,标准差65S h =,试在水平0.05α=下,确定这批元件是否合格.【解】由题意,2σ未知,在水平0.05α=下检验假设0010:1000:1000H u u H u u ==↔<=属于单边(左边)t 检验.构造检验统计量 (1)x t t n =-,其中25,65,980n S X h ===,查t 分布表可得:0.05(1)(251) 1.7109t n t α-=-=,又0.05|| 1.538(24) 1.7109x t t ===<=.即接受原假设0H ,认为这批元件是合格的.【例8.10】某厂生产的一中电池,其寿命长期以来服从方差225000()σ=小时的正态分布,现有一批这种电池,从生产的情况来看,寿命的波动性有所改变,现随机地抽取26只电池,测得寿命的样本方差229200()S =小时,问根据这一数据能否推断这批电池寿命的波动性较以往有显著性的变化(取0.02α=).【解】 检验假设2201:5000:5000H H σσ=↔≠,选取统计量2222(1)(1)n S n χχσ-=-,由0.02α=,26n =,查2χ分布表可得220.012(1)(25)44.314n αχχ-==,220.0912(1)(25)11.524n αχχ--==, 又统计量2220.012(1)46(25)44.314n S χχσ-==>=,故拒绝原假设0H ,即认为这批电池寿命的波动性较以往有显著性的变化.【例8.11】 某种导线,要求其电阻的标准不得超过0.005(欧姆),今在生产的一批导线中取样品9根,测得0.007S =(欧姆),设总体为正态分布,问在水平0.05α=下,能否认为这批导线的标准差显著性地偏大?【解】本题属于总体均值未知,正态总体方差的单边检验问题0010:0.005:0.005H H σσσσ==↔>=选取统计量2222(1)(1)n S n χχσ-=-当0.05α=,9n =时,查2χ分布表可得:220.05(1)(8)15.507n αχχ-==,又题设0.007S =,则统计量22220.0522(1)80.00715.68(8)15.5070.005n S χχσ-⨯===>=. 故拒绝原假设0H ,认为这批导线的标准差显著性地偏大.【例8.12】 机器自动包装食盐,设每袋盐的净重服从正态分布,规定每袋盐的标准重量为500克,标准差不超过10克.某天开工以后,为了检查机器工作是否正常,从已包装好的食盐中随机抽取9袋,测得其重量(克)为:497,507,510,475,484,488,524,491,515问这天自动包装机工作是否正常(显著性水平0.05α=)? 【解】 设每袋盐重量为随机变量X ,则2(,)XN u σ,为了检查机器是否工作正常,需检验假设:01:500H u =及202:100H σ≤.下面现检验假设0111:500:500H u H u =↔≠ 由于2σ未知,故构造统计量(1)x t t n =-由于0.05α=,查t 分布表可得0.0252(1)(8) 2.306t n t α-==,又由题设计算可得499,16.03X S ==,故统计量取值0.025||0.187(8) 2.306x t t ===<=即接受原假设01H ,认为机器包装食盐的均值为500克,没产生系统误差.下面在检验假设220212:100:100H H σσ≤↔>选取统计量2222(1)(1)n S n χχσ-=-,由于0.05α=,查2χ分布表可得220.05(1)(8)15.5n αχχ-==,而统计量2220.052(1)20.56(8)15.5n S χχσ-==>=,故拒绝原假设02H ,接受12H ,即认为其标准差超过了10克.由上可知,这天机器自动包装食盐,虽没有产生系统误差,但生产不够稳定(方差偏大),从而认为这天自动包装机工作不正常.基本题型Ⅲ 两个正态总体的假设检验【例8.13】 下表给出了两个文学家马克·吐温(Mark Twain )的8偏小品文以及斯诺·特格拉斯(Snodgrass )的10偏小品文中由3格字母组成的词比例.马克·吐温: 0.225,0.262,0.217,0.240,0.230,0.229,0.235,0.217斯诺·特格拉斯:0.209,0.205,0.196,0.210,0.202,0.207,0.224,0.223,0.220,0.201 设两组数据分别来自正态分布,且两总体方差相等,两样本相互独立,问两个作家所写的小品文中包含由3格字母组成的词的比例是否有显著性的差异(0.05α=)?【分析】首先应注意题中的“比例”即“均值”的含义,因而本题应属于未知方差,却知其相等的两正态母体,考虑它们的均值是否相等的问题.【解】设题中两正态母体分别记为,X Y ,其均值分别为12,u u ,因而检验问题如下:012112::H u u H u u =↔≠选取统计量(2)X Y T t n m =+-,其中8,10n m ==,()()22122112wn S m S Sn m -+-=+-,在0.05α=时,查t 分布表可得()()/20.025216 2.1199t n m t α+-==由题设样本数据计算可得22120.2319,0.2097,0.00021,0.00009X Y S S ====,0.119w S ===.从而t统计量值为()0.025|| 3.964316 2.1199X Y T t ===>=,因而拒绝原假设0H ,认为两个作家所写的小品文中包含由3格字母组成的词的比例有显著性的差异.【例8.14】据专家推测:矮个子的人比高个子的人的寿命要长一些,下面给出了美国31个自然死亡的总统的寿命.矮个子(身高小于5英尺8英寸)总统 Modison Van Buren B.Harrison J.Adams J.Q.Adams 身高 5’4” 5’6” 5’6” 5’7” 5’7” 寿命 85 79 67 90 80高个子(身高大于5英尺8英寸)总统 W.Harrison Plok Tayler Crant Hayes Truman Fillmore Pierce A.Johson 身高 5’8” 5’8” 5’8”5’8.5” 5’8.5” 5’9” 5’9” 5’10” 5’10” 寿命 68 53 65 63 70 88 74 64 66 总统 T.Roosevelt Coolidge Eisenhower Cleveland Wilson Hoover Monroe Tyler 身高 5’10” 5’10” 5’10” 5’11” 5’11” 5’11” 6’ 6’ 寿命 60 60 78 71 67 90 73 71 总统 Buchanan Taft Harding Jaskon Washington Arthur F.Roosevelt 身高 6’ 6’ 6’ 6’1” 6’2” 6’2” 6’2” 寿命77 72 57 78 67 56 63设两个寿命总体均为正态分布且方差相等,试问以上数据是否符合上述推测(0.05α=)? 【解】设矮个子总统寿命为X ,高个子总统寿命为Y ,需检验012112::H u u H u u =↔>.由于22212σσσ==未知,故选用统计量(2)X Y T t n m =+-,其中5,26n m ==,()()22122112wn S m S Sn m -+-=+-.由题设样本数据可得80.2,69.15,X Y ==22124294.8,252183.215S S ==,故()()221221185.4492wn S m S Sn m -+-==+-,从而统计量|| 2.448X Y T ==,又当0.05α=时,查t 分布表可得()()0.05229 1.6991t n m t α+-==,即()0.05|| 2.44829 1.6991T t =>=,故拒绝原假设0H ,即推测是正确的,认为矮个子的人比高个子的人的寿命要长一些 【例8.15】总体21(,)XN u σ,22(,)Y N u σ,112,,,n x x x 与212,,,n y y y 分别时来自总体,X Y 的样本,试讨论检验问题012112::H u u H u u δδ-≤↔->.【解】取统计量12(2)X Y T t n n =+-,其中()()221122212112wn S n S S n n -+-=+-, 则检验统计量为X Y T =,当1H 成立时,t 有偏大的趋势,故取拒绝域为12{(2)}w t t n n α=>+-.【例8.16】甲乙相邻地段各取了50块和25块岩心进行磁化率测定,算出两样本标准差分别是210.0139S =,220.0053S =,问甲乙两段的标准差是否有显著性差异(0.05α=)?【解】作假设001:H σσ=,由题设有250211501500.0139()0.01425014949i i S X X =⨯⨯-===-∑, 252221521520.0053()0.00545215151ii S Y Y =⨯⨯-===-∑ 从而统计量21112222(1)0.01422.630.0054(1)n S n F n S n -===-,当0.05α=,查F 分布表可得0.0252(501,521)(501,521) 1.7494F F α--=--=,0.97512(501,521)(501,521)0.5698FF α---=--=,因为0.0252.63(49,51) 1.7494F F =>=,故拒绝原假设0H ,即认为甲乙两段的标准差有显著性差异.【例8.17】在集中教育开课前对学员进行了测试,过来一段时间后,又对学员进行了与前一次同样程度的考查,目的是了解上次的学员与这次学员的考试分类是否有显著性差别(0.05α=),从上次与这次学员的考试中随机抽取12份考试成绩,如下表考试次数 考分 合计平均分 (1) 80.5,91.0,81.0,85.0,70.0,86.0,69.5,74.0,72.5,83.0,69.0,78.5940 78.5 (2)76.0,90.0,91.5,73.0,64.5,77.5,81.0,83.5,86.0,78.5,85.0,96080.073.5【解】此为双正态总体的假设检验,两总体均值未知,先检验假设2222012112::H H σσσσ=↔≠.选取统计量211222(1,1)S F F n n S =--,由题设可计算得221253.15,60.23S S ==,则统计量212253.150.882560.23S F S ===,取0.05α=,查F 分布表可得0.0252(11,11)(11,11) 3.43F F α==,0.97510.02521(11,11)(11,11)0.2915(11,11)FF F α-===.由于122(11,11)0.8825(11,11) 3.43FF F αα-<=<=,故在0.05α=下,接受0H ,即认为两次考试中学员的成绩的方差相等. 再假设012112::H u u H u u =↔≠.构造统计量12(2)X YT t n n =+-,其中()()221122212112wn S n S S n n -+-=+-,1212,12n n ==.由样本数据可得78.5,80.0,X Y ==221253.1515,60.2273S S ==,故()()2211222121156.68942wn S n S Sn n -+-==+-,从而统计量||0.488X Y T ==,在0.05α=下,查t 分布表可得()()120.0252222 2.0739t n n t α+-==.由于()0.025||0.48822 2.0739T t =<=,即认为两次考试中学员的平均成绩相等,从而认为两次考试中学员的成绩无显著性差异.基本题型Ⅳ 非正态总体参数假设检验【例8.18】某产品的次品率为0.17,现对此产品进行了新工艺试验,从中抽取400件检查,发现次品56间,能否认为这项新工艺显著性地影响产品质量(0.05α=)? 【解】检验问题01:0.17:0.17H p H p =↔≠由题设可知56ˆ0.14400m pn ===,构造统计量 1.597u ===-,当0.05α=时,查正态分布表可得0.025 1.96u =,因为0.025|| 1.96u u <=,故接受原假设0H ,认为新工艺显著性地影响产品质量.【评注】本题的理论依据时中心极限定理:当n 充分大时,在0H 成立时,u =(0,1)N 分布.【例8.19】 已知某种电子元件的使用寿命X 服从指数分布()E λ,现抽查100个元件,得样本均值950()x h =,能否认为参数0.01λ=(0.05α=)? 【解】由题设()XE λ,故211,EX DX λλ==,当n 充分大时,1((0,1)1x u x N λλ-==-,现在检验问题01:0.001:0.001H H λλ=↔≠,则((0.0019501)0.5u x λ=-=⨯-=,当0.05α=时,查正态分布表可得0.025 1.96u =,因为0.025|| 1.96u u <=,故接受原假设0H ,认为参数0.01λ=.【评注】总体()X F x ,2,EX u DX σ==,则当n充分大时,u =从(0,1)N 分布.【例8.20】对某干洗公司去除污点的比例做下列假设检验01:0.7:0.9H p H p =↔=,选出100个污点,设其中去除的污点数为x ,拒绝域为{82}w x =>. (1)当0.7p =时,求犯第一类错误的概率α; (2)当0.9p =时,求犯第二类错误的概率β. 【解】(1)由题设有{82|0.7}1P x p α=>==-Φ1(2.62)10.99560.0044=-Φ=-=.(2){82|0.9}P x p β=≤==Φ( 2.67)1(2.67)10.99620.0038=Φ-=-Φ=-=.【评注】从计算分析,这一检验法的α,β皆很小,是较好的检验.§历年考研真题评析1、【98.1.4】设某次考试的考生成绩服从正态分布,从中随机地抽取36位考生的成绩,计算得到平均成绩为66.5,标准差为15分,问在显著性水平0.05下,是否可以认为这次考试全体考生平均成绩为70分?并给出检验过程.【解】设该次考试的考生成绩为X ,则2(,)XN ,设X 为从总体X 抽取的样本容量为n 的样本均值,S 为样本标准差,根据题意建立假设001:70;:70H H .选取统计量 07036X X TnSS在70时,2(70,),(35)X T t .选取拒绝域{||}R T ,其中满足{||}0.05P T ,即{||}0.95P T .即0.975(35) 2.0301t . 由036,66.5,70,15n xs 可以计算得统计量T 的值|66.570|||361.42.030115T .因此不能拒绝0H ,即在显著性水平0.05下可以认为全体考生的平均成绩为70分.§习题全解1、在正常情况下,某炼钢厂的铁水含碳量(%)2(4.55,)XN σ.一日测得5炉铁水含碳量如下:4.48,4.40,4.42,4.45,4.47在显著性水平0.05α=下,试问该日铁水含碳量得均值是否有明显变化. 【解】设铁水含碳量作为总体X ,则2(4.55,)XN σ,从中选取容量为5的样本,测得24.444,0.0011X S ==.由题意,设原假设为0: 4.55H u = 构造检验统计量 ||(4)X u t t S -=,则7.051t ==在显著性水平0.05α=下,查表可得0.97512(4)(4) 2.77647.051tt α-==<,拒绝原假设0H ,即认为有显著性变化.2、根据某地环境保护法规定,倾入河流的废物中某种有毒化学物质含量不得超过3ppm.该地区环保组织对某厂连日倾入河流的废物中该物质的含量的记录为:115,,x x .经计算得15148ii x==∑, 1521156.26i i x ==∑.试判断该厂是否符合环保法的规定.(该有毒化学物质含量X 服从正态分布)【解】设有毒化学物质含量作为总体X ,则2(,)XN u σ,从中选取容量为15的样本,测得1511 3.215i i X x ===∑,22221111()()0.1911n ni i i i S x x x nx n n ===-=-=--∑∑.由题意,设原假设为0:3H u <,备择假设为1:3H u >.构造检验统计量(14)X t t =,则 1.777t ==,在显著性水平0.05α=下,查表可得10.95(14)(14) 1.7613 1.777t t α-==<,即拒绝原假设0H ,接受备择假设1H ,认为该厂不符合环保的规定.3、某厂生产需用玻璃纸作包装,按规定供应商供应的玻璃纸的横向延伸率不应低于65.已知该指标服从正态分布2(,)N μσ, 5.5σ=.从近期来货中抽查了100个样品,得样本均值55.06x =,试问在0.05α=水平上能否接受这批玻璃纸? 【解】设玻璃纸的横向延伸率为总体X ,则2(,5.5)XN u ,从中选取容量为100的样本,测得55.06x =.由题意,设原假设为0:65H u >,备择假设为1:65H u <.构造检验统计量||(0,1)X u U N σ-=,则|55.0665|18.07275.5U -==在显著性水平0.05α=下,查表可得10.95 1.644918.0727U U α-==<,即拒绝原假设0H ,接受备择假设1H ,不能接受该批玻璃纸..4、某纺织厂进行轻浆试验,根据长期正常生产的累积资料,知道该厂单台布机的经纱断头率(每小时平均断经根数)的数学期望为9.73根,标准差为1.60根.现在把经纱上浆率降低20%,抽取200台布机进行试验,结果平均每台布机的经纱断头率为9.89根,如果认为上浆率降低后均方差不变,问断头率是否受到显著影响(显著水平α=0.05)?【解】设经纱断头率为总体X ,则9.73u EX ==, 1.6σ==,从中选取容量为200的样本,测得9.89x =.由题意,设原假设为0:9.73H u =,备择假设为1:9.73H u ≠. 构造检验统计量(0,1)X U N =,则 1.4142U ==在显著性水平0.05α=下,查表可得0.975121.96 1.4142UU α-==>,即接受原假设0H ,认为断头率没有受到显著影响.5、某厂用自动包装机装箱,在正常情况下,每箱重量服从正态分布2(100,)N σ.某日开工后,随机抽查10箱,重量如下(单位:斤):99.3,98.9,100.5,100.1,99.9,99.7,100.0,100.2,99.5,100.9.问包装机工作是否正常,即该日每箱重量的数学期望与100是否有显著差异?(显著性水平α=0.05) 【解】设每箱重量为总体X ,则2(100,)XN σ,从中选取容量为10的样本,测得99.9x =,20.34S =.由题意,设原假设为0:100H u =,备择假设为1:100H u ≠.构造检验统计量||(9)X u t t S -=,则0.5423t ==,在显著性水平0.05α=下,查表可得0.97512(9)(9) 2.26220.5423tt α-==>,即接受原假设0H ,认为每箱重量无显著差异.6、某自动机床加工套筒的直径X 服从正态分布.现从加工的这批套筒中任取5个,测得直径分别为15,,x x (单位m μ:),经计算得到51124ii x==∑, 5213139i i x ==∑.试问这批套筒直径的方差与规定的27σ=有无显著差别?(显著性水平0.01α=) 【解】设这批套筒直径为总体X ,则2(,)XN u σ,从中选取容量为5的样本,测得151124.815i i X x ===∑,22221111()()15.9511n ni i i i S x x x nx n n ===-=-=--∑∑. 由题意,设原假设为20:7H σ=,备择假设为21:7H σ≠.构造检验统计量2222(1)(4)n S χχσ-=,则2415.959.11437χ⨯==,在显著性水平0.01α=下,查表可得220.99512(4)(4)14.86αχχ-==,220.0052(4)(4)0.2070αχχ==,从而222122(4)(4)ααχχχ-<<. 即接受原假设0H ,认为这批套筒直径的方差与规定的27σ=无显著差别.7、甲、乙两台机床同时独立地加工某种轴,轴的直径分别服从正态分布211(,)N μσ、222(,)N μσ(12,μμ未知).今从甲机床加工的轴中随机地任取6根,测量它们的直径为16,,x x ,从乙机床加工的轴中随机地任取9根,测量它们的直径为19,,y y ,经计算得知:61204.6ii x==∑, 6216978.9i i x ==∑,91370.8i i y ==∑,92115280.2i i y ==∑.问在显著性水平0.05α=下,两台机床加工的轴的直径方差是否有显著差异? 【解】设两台机床加工的轴的直径分别为总体,X Y ,则211(,)XN μσ、222(,)YN μσ,从总体X 中选取容量为6的样本,测得61134.16i i X x ===∑222211111()()0.40811n ni i i i S x x x nx n n ===-=-=--∑∑. 从总体Y 中选取容量为9的样本,测得91141.29i i Y y ===∑222221111()()0.40511n ni i i i S y y y ny n n ===-=-=--∑∑ 由题意,设原假设为22012:H σσ=,备择假设为22112:H σσ≠.构造检验统计量2122(5,8)S F F S =,则0.4081.0070.405F ==,在显著性水平0.05α=下,查表可得0.97512(5,8)(5,8) 6.76FF α-==,0.0252(5,8)(5,8)0.1479F F α==,从而122(5,8)(5,8)F F Fαα-<<.即接受原假设0H ,认为两台机床加工的轴的直径方差无显著差异.8、某维尼龙厂根据长期正常生产积累的资料知道所生产的维尼龙纤度服从正态分布,它的标准差为0.048.某日随机抽取5根纤维,测得其纤度为1.32,1.55,1.36,1.40,1.44.问该日所生产得维尼龙纤度的均方差是否有显著变化(显著性水平α=0.1)? 【解】设维尼龙纤度为总体X ,则2(,0.048)XN u ,从中选取容量为5的样本,测得511 1.4145i i X x ===∑,2211()0.00781n i i S x x n ==-=-∑.由题意,设原假设为0:0.048H σ=,备择假设为1:0.048H σ≠.构造检验统计量2222(1)(4)n S χχσ-=,则2240.007813.542(0.048)χ⨯==在显著性水平0.1α=下,查表可得220.9512(4)(4)9.487713.542αχχ-==<.即拒绝原假设0H ,认为维尼龙纤度的均方差有显著变化.9、某项考试要求成绩的标准差为12,先从考试成绩单中任意抽出15份,计算样本标准差为16,设成绩服从正态分布,问此次考试的标准差是否符合要求(显著性水平α=0.05)? 【解】 设考试成绩为总体X ,则2(,12)XN u ,从中选取容量为15的样本,测得16S =.由题意,设原假设为0:12H σ=,备择假设为1:12H σ≠. 构造检验统计量2222(1)(14)n S χχσ-=,则222141619.055612χ⨯==.在显著性水平0.05α=下,查表可得220.97512(14)(14)26.1189αχχ-==,220.0252(14)(14) 5.6287αχχ==,从而222122(14)(14)ααχχχ-<<.即接受原假设0H ,认为此次考试的标准差符合要求.10、某卷烟厂生产甲、乙两种香烟,分别对他们的尼古丁含量(单位:毫克)作了六次测定,获得样本观察值为:甲:25,28,23,26,29,22; 乙:28,23,30,25,21,27.假定这两种烟的尼古丁含量都服从正态分布,且方差相等,试问这两种香烟的尼古丁平均含量有无显著差异(显著性水平α=0.05,)?对这两种香烟的尼古丁含量,检验它们的方差有无显著差异(显著性水平α=0.1)?【解】设这两种烟的尼古丁含量分别为总体,X Y ,则211(,)X N μσ、222(,)Y N μσ,从中均选取容量为6的样本,测得61125.56i i X x ===∑,22111()7.51n i i S x x n ==-=-∑, 61125.66676i i Y y ===∑,22211()11.06671n i i S y y n ==-=-∑, 由题意,在方差相等时,设原假设为012:H u u =,备择假设为112:H u u ≠.构造检验统计量12(2)X Y t t n n =+-,其中222112212(1)(1)9.2834(2)wn S n S S n n -+-==+-.则0.0948t ==,在显著性水平0.05α=下,查表可得120.97512(2)(10) 2.22810.0948tn n t α-+-==>.即接受原假设0H ,认为这两种香烟的尼古丁平均含量无显著差异.由题意,在方差待定时,设原假设为22012:H σσ=,备择假设为22112:H σσ≠.构造检验统计量2122(5,5)S F F S =,则7.50.677711.0667F ==,在显著性水平0.1α=下,查表可得0.9512(5,8)(5,5) 5.0503FF α-==,0.052(5,8)(5,5)0.1980F F α==,由122(5,5)(5,5)F F Fαα-<<.即接受原假设0H ,认为它们的方差无显著差异.§同步自测题及参考答案一、选择题1、关于检验水平α的设定,下列叙述错误的是 【 】()A α的选取本质上是个实际问题,而非数学问题. ()B 在检验实施之前, α应是事先给定的,不可擅自改动.()C α即为检验结果犯第一类错误的最大概率. ()D 为了得到所希望的结论,可随时对α的值进行修正.2、关于检验的拒绝域W,置信水平a ,及所谓的“小概率事件”,下列叙述错误的是 【 】()A a 的值即是对究竟多大概率才算“小”概率的量化描述. ()B 事件021|),,,{(H W X X X n ∈ 为真}即为一个小概率事件.()C 设W 是样本空间的某个子集,指事件}|),,,{(021为真H W X X X n ∈ . ()D 确定恰当的W 是任何检验的本质问题.3、设总体22),,(~σσμN X 未知,通过样本n X X X ,,,21 检验假设00:μμ=H ,此问题拒绝域形式为 【 】()A }C >. ()B }/100{C n S X <-. ()C }10/100{C S X >- . ()D }{C X >.4、设n X X X ,,,21 为来自总体2(,)N μσ的样本,若μ未知, 100:20≤σH ,21:100,H 0.05a ,关于此检验问题,下列不正确的是 【 】()A 检验统计量为100)(12∑=-ni iX X. ()B 在0H 成立时,)1(~100)1(22--n x S n . ()C 拒绝域不是双边的. ()D 拒绝域可以形如})({12∑=>-ni i k X X .5、设总体服从正态分布2(,3)XN μ,12,,,n x x x 是X 的一组样本,在显著性水平0.05α=下,假设“总体均值等于75”拒绝域为12{,,,:74.0275.98}n w x x x x x =<⋃>,则样本容量n = 【 】()A 36. ()B 64. ()C 25. ()D 81.二、填空题1、为了校正试用的普通天平,把在该天平上称量为100克的10个试样在计量标准天平上进行称量,得如下结果:99.3, 98.7, 100.5, 101,2, 98.399.7 99.5 102.1 100.5, 99.2 假设在天平上称量的结果服从正态分布,为检验普通天平与标准天平有无显著差异,0H为 .2、设样本2521,,,X X X 来自总体μμ),9,(N 未知,对于检验0010::H H μμμμ=↔= 取拒绝域形如k X ≥-0μ,若取05.0=a ,则k 值为 .3、设12,,,n x x x 是正态总体2(,)XN μσ的一组样本.现在需要在显著性水平0.05α=下检验假设2200:H σσ=.如果已知常数u ,则0H 的拒绝域1w =______________;如果未知常数u ,则0H 的拒绝域2w =______________.4、在一个假设检验问题中令0H 是原假设,1H 时备择假设,则犯第一类错误的概率{______________}P ,犯第二类错误的概率{______________}P .三、解答题1、某批矿砂的5个样本中的镍含量,经测定为(%)3.25,3.27,3.24,3.26,3.24设测定值总体服从正态分布,问在0.01α=下,能否接受假设:这批矿砂的含量的均值为3.25.2、已知精料养鸡时,经若干天鸡的平均重量为4公斤.今对一批鸡改用粗料饲养,同时改善饲养方法,经同样长的饲养期后随机抽取10只,的其数据如下:3.7,3.8,4.1,3.9,4.6,4.7,5.0,4.5,4.3,3.8已知同一批鸡的重量X 服从正态分布,试推断:这一批鸡的平均重量是否显著性提高.试就0.01α=和0.05α=分别推断.3、测定某种溶液中的水份,它的10个测定值给出0.037%S =,设测定值总体为正态分布,2σ为总体方差,试在水平0.05α=下检验假设01:0.04%:0.04%H H σσ=↔<.4、在70年代后期,人们发现在酿造啤酒时,在麦芽干燥过程中形成致癌物质亚硝基二甲胺(NDMA ).到了80年代初期开发了一种新的麦芽干燥过程,下面给出了在新老两种干燥过程中形成的NDMA 的含量(以10亿份中的份数计)老过程 6,4,5,5,6,5,5,6,4,6,7,4 新过程2,1,2,2,1,0,3,2,1,0,1,3设两样本分别来自正态总体,且两总体的方差相等,两样本独立,分别以12,u u 记对应于老、新过程的总体均值,试检验假设(0.05α=)0111:2:2H u u H u u -=↔->.5、检验了26匹马,测得每100毫升的血清中,所含的无机磷平均为3.29毫升,标准差为0.27毫升;又检验了18头羊,每100毫升血清中汗无机磷平均值为3.96毫升,标准差为0.40毫升.设马和羊的血清中含无机磷的量均服从正态分布,试问在显著性水平0.05α=条件下,马和羊的血清中无机磷的含量有无显著性差异?6、某种产品的次品率原为0.1,对这种产品进行新工艺试验,抽取200件发现了13件次品,能否认为这项新工艺显著性地降低了产品的次品率(0.05α=)?7、设n X X X ,,,21 为总体(,4)XN a 的样本,已知对假设01:1: 2.5H a H a =↔=,0H 的拒绝域为{2}w X =>.(1)当9u =时,求犯两类错误的概率α和β; (2)证明:当n →∞时,0α→,0β→.同步自测题参考答案 一、选择题1.()D .2. ()C .3. ()C .4. ()B .5. ()A . 二、填空题1.100=μ.2. 1.176.3. 222210.0250.97522110011{()()()()}nniii i w x u n x u n χχσσ===->⋃-<∑∑;222220.0250.975220(1)(1){(1)(1)}n S n S w n n χχσσ--=>-⋃<- .4.10{|}P H H 接受成立,01{|}P H H 接受成立.三、解答题 1、接受0H .2、0.01α=时,显著性提高;0.05α=时,没有显著性提高 .3、 接受0H .4、拒绝0H ,接受1H .5、方差无显著性差异,均值有显著性差异,故有显著性差异.6、 拒绝0H .7、(1)0.0668α=,0.2266β=,(2)102α=-Φ→,(04β=Φ-→()n →∞.。

假设检验习题

假设检验习题

第6章 假设检验练习题一. 选择题1. 对总体参数提出某种假设,然后利用样本信息判断假设是否成立的过程称为( )A.参数估计B.双侧检验C.单侧检验D.假设检验2.研究者想收集证据予以支持的假设通常称为( )A.原假设B.备择假设C.合理假设D.正常假设3. 在假设检验中,原假设和备择假设( )A.都有可能成立B.都有可能不成立C.只有一个成立而且必有一个成立D.原假设一定成立,备择假设不一定成立4. 在假设检验中,第Ⅰ类错误是指( )A.当原假设正确时拒绝原假设B.当原假设错误时拒绝原假设C.当备择假设正确时未拒绝备择假设D.当备择假设不正确时拒绝备择假设5. 当备择假设为: ,此时的假设检验称为( )A.双侧检验B.右侧检验C.左侧检验D.显著性检验6.某厂生产的化纤纤度服从正态分布,纤维纤度的标准均值为1.40。

某天测得25根纤维的纤度的均值为x =1.39,检验与原来设计的标准均值相比是否有所下降,要求的显著性水平为α=0.05,则下列正确的假设形式是( )A. H 0: μ=1.40, H 1: μ≠1.40B. H 0: μ≤1.40, H 1: μ>1.40C. H 0: μ<1.40, H 1: μ≥1.40D. H 0: μ≥1.40, H 1: μ<1.407一项研究表明,司机驾车时因接打手机而发生事故的比例超过20%,用来检验这一结论的原假设和备择假设应为A. H 0:μ≤20%, H 1: μ>20%B. H 0:π=20% H 1: π≠20%C. H 0:π≤20% H 1: π>20%D. H 0:π≥20% H 1: π<20%8. 在假设检验中,不拒绝原假设意味着( )。

A.原假设肯定是正确的B.原假设肯定是错误的C.没有证据证明原假设是正确的D.没有证据证明原假设是错误的9. 若检验的假设为H 0: μ≥μ0, H 1: μ<μ0 ,则拒绝域为( ) A. z>z α B. z<- z α C. z>z α/2 或z<- z α/2 D. z>z α或 z<-z α10.若检验的假设为H 0: μ≤μ0, H 1: μ>μ0 ,则拒绝域为( )A. z> z αB. z<- z αC. z> z α/2 或z<- z α/2D. z> z α或 z<- z α11. 如果原假设H 0为真,所得到的样本结果会像实际观测取值那么极端或更极端的概率称为( )A.临界值B.统计量C. P 值D. 事先给定的显著性水平12. 对于给定的显著性水平α,根据P 值拒绝原假设的准则是( )A. P= αB. P< αC. P> αD. P= α=013. 下列几个数值中,检验的p 值为哪个值时拒绝原假设的理由最充分( )A.95%B.50%C.5%D.2%14. 若一项假设规定显著性水平为α=0.05,下面的表述哪一个是正确的( )A. 接受H 0 时的可靠性为95%B. 接受H 1 时的可靠性为95%01:μμ<HC. H 0为假时被接受的概率为5%D. H 1为真时被拒绝的概率为5%15. 进行假设检验时,在样本量一定的条件下,犯第一类错误的概率减小,犯第二类错误的概率就会( )A. 减小B. 增大C. 不变D. 不确定16. 容量为3升的橙汁容器上的标签表明,这种橙汁的脂肪含量的均值不超过1克,在对标签上的说明进行检验时,建立的原假设和备择假设为H 0: μ≤1, H 1: μ>1,该检验所犯的第一类错误是( )A. 实际情况是μ≥1,检验认为μ>1B. 实际情况是μ≤1,检验认为μ<1C. 实际情况是μ≥1,检验认为μ<1D. 实际情况是μ≤1,检验认为μ>117. 如果某项假设检验的结论在0.05的显著性水平下是显著的(即在0.05的显著性水平下拒绝了原假设),则错误的说法是( )A.在0.10的显著性水平下必定也是显著的B. 在0.01的显著性水平下不一定具有显著性C.原假设为真时拒绝原假设的概率为0.05D. 检验的p 值大于0.0518. 在一次假设检验中当显著性水平α=0.01,原假设被拒绝时,则用α=0.05时,( )A. 原假设一定会被拒绝B. 原假设一定不会被拒绝C. 需要重新检验D. 有可能拒绝原假设19. 哪种场合适用t 检验统计量?( )A. 样本为大样本,且总体方差已知B.样本为小样本,且总体方差已知C. 样本为小样本,且总体方差未知D. 样本为大样本,且总体方差未知20.当样本统计量的取值未落入原假设的拒绝域时,表示( )A. 可以放心地接受原假设B. 没有充足的理由否定原假设C.没有充足的理由否定备择假设D. 备择假设是错误的二. 填空题1.当原假设正确而被拒绝时,所犯的错误为______第一类错误_____;当备择假设正确而未拒绝原假设时,我们所犯的错误为____第二类错误_______。

概论论与数理统计:第八章假设检验(浙大第四版)

概论论与数理统计:第八章假设检验(浙大第四版)

χ2 =
(n − 1) s 2
σ 02
, 拒 绝 域 为 {χ >
2
2 χα (n − 1)} , 由
3
n = 9, s = 0.007, χ 02.05 (8) = 15.504 ,算得 χ 2 = 15.68 > 15.504, 因此拒绝原假设 H 0 ,即认
为这批导线的标准差显著地偏大. 6、解 设枪弹甲、乙的速度分别为 x, y ,并设 x ~ N ( μ1 , σ 1 ), y ~ N ( μ 2 , σ 2 ) .
x−y 1 1 + n1 n2
其中
2 sw =
2 (n1 − 1) s12 + (n2 − 1) s 2 n1 + n2 − 2
拒绝域为 C = ⎨| t |≥ t α (n1 + n 2 − 2)⎬ .
⎧ ⎩
⎫ ⎭
2
由于 n1 , n 2 很大,故有 t 0.025 (218) ≈ z 0.025 = 1.96 将 x = 2805, y = 2680, 以上数据代入上式 计算可得 | t |= 8.206 > 1.96 ,故拒绝原假设 H 0 ,可以认为两个总体的平均值有显著差异, 即 两种枪弹在速度方面有显著差异. 综上所述,两种枪弹在速度方面有显著差异但在均匀性方面没有显著差异. 7、解 设马克吐温与思诺特格拉斯的小品文中由 3 个字母组成的词的比例分别为 x, y ,并且 由题意可设 x ~ N ( μ1 , σ ) , y ~ N ( μ 2 , σ ) ,本题是在显著性水平 α = 0.05 下检验假设:
⎧ ⎩
⎫ ⎭
2

已 知 n1 = 8, n 2 = 10 , 查 表 得 t 0.025 (16) = 2.1199, , 经 计 算 得 , x = 0.2319, s1 = 0.01456,
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第8章 假设检验
一、填空题
1、 对正态总体的数学期望μ进行假设检验,如果在显著性水平0.05下,接受假设
00:μμ=H ,那么在显著性水平0.01下,必然接受0H 。

2、在对总体参数的假设检验中,若给定显著性水平为α,则犯第一类错误的概率是α。

3、设总体),(N ~
X 2σμ,样本n 21X ,X ,X Λ,2σ未知,则00:H μ=μ,01:H μ<μ的拒绝域为 )}1(/{0
--<-n t n
S X αμ,其中显著性水平为α。

4、设n 21X ,X ,X Λ是来自正态总体),(N 2σμ的简单随机样本,其中2,σμ未知,记∑==n 1
i i X n 1X ,则假设0:H 0=μ的t 检验使用统计量=T Q n n X )1(- .
二、计算题
1、某食品厂用自动装罐机装罐头食品,规定标准重量为250克,标准差不超过3克时机器工作 为正常,每天定时检验机器情况,现抽取16罐,测得平均重量252=X 克,样本标准差4=S 克,假定罐头重量服从正态分布,试问该机器工作是否正常?
解:设重量),(~2σμN X
05.016==αn 4252==S X (1)检验假设250:0=μH 250:1≠μH ,
因为2σ未知,在0H 成立下,)15(~/250t n S X T -=
拒绝域为)}15(|{|025.0t T >,查表得1315.2)5(025.0=≠t
由样本值算得1315.22<=T ,故接受0H
(2)检验假设9:20=σH 9:201>σH 因为μ未知,选统计量
202
2)1(σS n x -= 在0H 成立条件下,2x 服从)15(2x 分布,
拒绝域为)}15({205
.02x x >,查表得996.24)15(205.0=x , 现算得966.24667.26916152>=⨯=
x ?拒绝0H , 综合(1)和(2)得,以为机器工作不正常
2、一种电子元件,要求其使用寿命不得低于1000小时,现在从一批这种元件中随机抽取25 件,测得其寿命平均值为950小时,已知该种元件寿命服从标准差100=σ小时正态分布, 试在显著性水平0.05下确定这批产品是否合格.
解:设元件寿命),(~2σμN X ,2σ已知10002=σ,05.0,950,25===αX n
检验假设1000:0=μH 1000:1<μH
在2σ已知条件下,设统计量)1,0(~/1000N n X σμ-=
拒绝域为}{05.0μμ<,查表得645.195.005.0-=-=μμ 而645.15.2205025
/1001000950-<-=-=-=μ 拒绝假设0H 选择备择假设1H ,所以以为这批产品不合格.
3. 对 显 著 水 平 α, 检 验假 设 H 0 ; μ = μ0, H 1 ; μ ≠ μ0, 问当 μ0, μ, α一 定 时 ,
增大样本量 n 必 能 使 犯 第 二 类 错 误 概 率 β 减 少 对 吗 ?并 说 明 理
由 。

答 : ( 1 ) 对 。

( 2 ) 增 大 n , 使 概 率 分 布 更 集 中 , 使 H 1 的 拒 绝 域 及 H 0 的
接 受 域 均 变 小 , 二 者 交 集 也 变 小 。

4、 甲 制 药 厂 进 行 有 关 麻 疹 疫 菌 效 果 的 研 究 , 用 X 表 示 一 个 人 用 这 种 疫 菌 注 射 后 的 抗 体 强 度 。

假 定 X ~ N ( μ, σ2 ) 另 一 家 与 之 竞 争 的 乙 制 药 厂 生 产 的 同 种 疫 菌 的 平 均 抗 体 强 度 是 1.9 , 若 甲 厂 为 证 实 其 产 菌 有 更 高 的 平 均 抗 体 问 : ( 1 ) 如 何 提 出 零 假 设 和 配 择 假 设 ? ( 2 ) 从 甲 厂 取 容 量 为 16 的 样 本 , 测 得
x s ==2225026866672.,. 检 验 ( 1 ) 的 假 设 。

α = 0.05。

( 已 知 t 0.95 ( 15 ) = 1.7531 )
解:( 1 ) H 0: μ = μ0 = 1.9; H 1 : μ > μ0 = 1.9
( 2 ) t x s n =-=-=μ02225190268666716
25081.... 由 于 t = 2.5081 > 1.7531 ===== t 0.95 ( 15 ) = t 1-α( n -1 )
故拒绝H 0,即在α = 0.05下可以认为甲厂的产品有更高的平均抗体。

5、某 装 置 的 平 均 工 作 温 度 据 制 造 厂 讲 是 190。

C , 今 从 一 个 由 16 台 装 置 构 成 的 随 机 样 本 得 出 的 工 作 温 度 平 均 值 和 标 准 差 分 别 为 195。

C 和 8。

C 。

这 些 数 据 是 否 提 供 了 充 分 证 据 , 说 明 平 均 工 作 温 度 比 制 造 厂 讲 的 要 高 ? 取 α = 0.05 , 可 以 假 定 工 作 温 度 服 从 正 态 分 布 。

( 已 知 t 0.95 ( 15 ) = 1.7531 )
解: 这 问 题 即 是 在 α = 0.05 下 , 检 验
H 0: μ = μ0 =190; H 1: μ > μ0 =190 ( σ2 末 知 )
t x s n =-=-=μ019519081625.
由 于 t = 2.5 > 1.7531 === t 0.95( 15 ) === t 1-α ( n -1 )
故 拒 绝 H 0, 即 认 为 该 装 置 的 平 均 工 作 温 度 高 于 190。

C 。

6、 测 定 某 种 溶 液 中 的 水 份 ,由 它 的 10 个 测 定 值 ,算 得 .%037.0,%452.0==s x 设 测 定 值 总 体 服 从 正 态 分 布 ,能 否 认 为 该 溶 液 含 水 量 小 于 0.5% ? ( α = 0.05 ), ( 已 知 t 0.95 ( 9 ) = 1.833 )
解: 这 问 题 即 是 在 ( α = 0.05 ) 下 , 检 验 假 设
H 0: μ = μ0 = 0.5%; H 1: μ < μ0 = 0.5%
t x s n =-=-=-μ00452050037104102....
由 于 t = -4.102 < -1.8331 == -t 0.95( 9 ) = t α( n -1 )
故 拒 绝 H 0 即 认 为 溶 液 的 含 水 量 小 于 0.5%
7、 某 厂 生 产 的 某 种 产 品 , 由 以 往 经 验 知 其 强 力 标 准 差 为 7.5 kg 且 强 力 服 从 正 态 分 布 , 改 用 新 原 料 后 , 从 新 产 品 中 抽 取 25 件 作 强 力 试 验 , 算 得 s = 9.5 kg , 问 新 产 品 的 强 力 标 准 差 是 否 有 显 著 变 化?(α=0.05,0.01 )
()()()(),928.4624,646.4024,98.4224,415.36242995.02975.0299.0295.0====χχχχ ()()886.924,401.12242005.02025.0==χχ
解:
要 检 验 的 假 设 为
H 0: σ2 = σ02 = 7.52; H 1: σ2 > σ02 = 7.52
()51.385.75.92412
2202
2=⨯=-=σχs n 在 α = 0.05 时 , x 2 =38.51 > 36.415 == x 0.952 ( 24 ) = x 1-α2 ( n - 1 )
故 在 α = 0.05 时 , 拒 绝 H 0 认 为 新 产 品 的 强 力 的 差 较 原 来 的 有 显 著 增 大 。

当 α = 0.01 时 , χ 2 =38.51 < 42.98 == χ0.992 ( 24 ) = χ1-α2 ( n - 1 ) 故 在 α = 0.01 下 接 受 H 0,认 为 新 产 品 的 强 力 的 标 准 差 与 原 来 的 无 显 著 差 异 。

注 : H 1: σ2 > σ02 = 7.52 改 为 H 1: σ2 ≠ σ02 = 7.52 也 可。

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