4上机课第3讲 假设检验
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概率论与数理统计课件:假设检验
假设检验
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五、假设检验的两类错误
由于样本具有随机性,因此,当我们利用样本判断时, 可能会犯两类错误:
所作决策
真实情况
(未知)
样本未落入拒绝域 样本落入拒绝域
接受H0
拒绝H0
H0为真
正确
第一类错误
H0不真
第二类错误
正确
第一类(弃真): 第二类(取伪):
假设检验
P{拒绝H0|H0为真}= , P{接受H0|H0不真}= .
(α=0.05)
解:正态总体X~N(μ,σ2),已知σ=2
要检验的假设为
H0 : 40, H1 : 40
选择检验统计量
Z X 0 ~ N (0,1) / n
假设检验
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解:正态总体X~N(μ,σ2),已知σ=2
要检验的假设为
H0 : 40, H1 : 40
选择检验统计量
由样本数据计算,得 x 100.104 计算统计量Z的观测值,得
Z 100.104 100 0.658 1.96 0.5 / 10
没有落入 拒绝域
结论:不拒绝原假设,认为内径的值符合设计要求.
假设检验
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要检验的假设为
H0 : 100, H1 : 100
(2)未知σ2 ,选择检验统计量
没有落入 拒绝域
结论:不拒绝原假设,认为内径的值符合设计要求.
假设检验
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例2 某厂生产的固体燃料推进器的燃烧率服从正态分 布X~N(40,22),现在采用技术研发部设计的新方法 生产了一批推进器,随机测试25只,测得燃烧率的 样本均值为 x 41.25 ,假设在新方法下σ=2,问用 新方法生产的推进器的燃烧率是否有显著的提高?
假设检验ppt
“全班平均成绩是75分”,这就是一个假设 根据样本均值为72分,和已有的定理结论,对EX=75 是否正确作出判断,这就是检验,对总体均值的检验。
表达:原假设:H0:EX=75;备择假设: H1:EX≠75
判断结果:接受原假设,或拒绝原假设。
基本思想
参数的假设检验:已知总体的分布类型,对分布函数或 密度函数中的某些参数提出假设,并检验。
3、在Variables栏中,键入C2,在Test Mean栏中 键入750,打开Options选项,在Confidence level 栏中键入95,在Alternative中选择not equal,点击 每个对话框中的OK即可。
显示结果
结(1)因为 750746.98,754.58 所以接受原假设
如果统计量的观测值
T
x 0
Sn
t 2 (n 1)
则拒绝原假设;否则接受原假设
单边检验
H0:=0;H1:0
P
X
S
0
n
t
(n
1)
或 H0:=0;H1:0
P
X S
0
n
t
(n
1)
拒绝域为
T t (n 1)
拒绝域为
T t (n 1)
单个正态总体均值已知的方差检验 2检验
问题:总体 X~N(,2),已知
解 而样本均值为 x 14.9 故U统计量的观测值为 U x 15 4.9
0.05 6
因为 4.9 1.64 ,即观测值落在拒绝域内
所以拒绝原假设,即可认为平均重量是降低了。
计算机实现步骤
1、输入样本数据,存入C1列
2、选择菜单Stat>Basic Statistics>1-Sample Z
表达:原假设:H0:EX=75;备择假设: H1:EX≠75
判断结果:接受原假设,或拒绝原假设。
基本思想
参数的假设检验:已知总体的分布类型,对分布函数或 密度函数中的某些参数提出假设,并检验。
3、在Variables栏中,键入C2,在Test Mean栏中 键入750,打开Options选项,在Confidence level 栏中键入95,在Alternative中选择not equal,点击 每个对话框中的OK即可。
显示结果
结(1)因为 750746.98,754.58 所以接受原假设
如果统计量的观测值
T
x 0
Sn
t 2 (n 1)
则拒绝原假设;否则接受原假设
单边检验
H0:=0;H1:0
P
X
S
0
n
t
(n
1)
或 H0:=0;H1:0
P
X S
0
n
t
(n
1)
拒绝域为
T t (n 1)
拒绝域为
T t (n 1)
单个正态总体均值已知的方差检验 2检验
问题:总体 X~N(,2),已知
解 而样本均值为 x 14.9 故U统计量的观测值为 U x 15 4.9
0.05 6
因为 4.9 1.64 ,即观测值落在拒绝域内
所以拒绝原假设,即可认为平均重量是降低了。
计算机实现步骤
1、输入样本数据,存入C1列
2、选择菜单Stat>Basic Statistics>1-Sample Z
假设检验。统计学原理课件
假 设 检验
假设检验。统计学原理
假设检验在统计方法中的地位
统计方法
描述统计
推断统计
参数估计
假设检验
假设检验。统计学原理
参数估计和假设检验
• 参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分,都 是利用样本对总体进行某种推断,但推断的角度不同。 参数估计讨论的是用样本统计量估计总体参数的方法。 假设检验讨论的是用样本信息去检验对总体参数的某 种假设是否成立的程序和方法。
统计假设有参数假设、总体分 布假设、相互关系假设(两个 变量是否独立,两个分布是否 相同)等。
我认为该企业生产的零 件的平均长度为4厘米!
参数假设是对总体参数的一种 看法。总体参数包括总体均值、 总体比例、总体方差等。分析 之前必需陈述。
假设检验。统计学原理
•参数假设检验
• 参数假设检验是通过样本信息对关于总体参数的 某种假设合理与否进行检验的过程。即先对未知 的总体参数的取值提出某种假设,然后抽取样本, 利用样本信息去检验这个假设是否成立。如果成 立就接受这个假设,如果不成立就放弃这个假设。
假设检验。统计学原理
•原假设和备择假设
假设检验。统计学原理
一、 假设检验的一般问题
1、什么是假设检验 2、假设检验的基本思想 3、双侧检验和单侧检验 4、假设检验中的拒绝域和接受域 5、假设检验的两类错误 6、假设检验的步骤
假设检验。统计学原理
1、什么是假设检验
• 假设检验是推论统计的重要内容,是先对总体的未知 数量特征作出某种假设,然后抽取样本,利用样本信 息对假设的正确性进行判断的过程。
假设检验。统计学原理
第二,假设检验采用的反证法带有概率性质。所谓假 设的不合理不是绝对的,而是基于实践中广泛采用的 小概率事件几乎不可能发生的原则。至于事件的概率 小到什么程度才算是小概率事件,并没有统一的界定 标准,而是必须根据具体问题而定。如果一旦判断失 误,错误地拒绝原假设会造成巨大损失,那么拒绝原 假设的概率就应定的小一些;如果一旦判断失误,错 误地接受原假设会造成巨大损失,那么拒绝原假设的 概率就应定的大一些。 小概率通常用α表示,又称为检验的显著性水平。通 常取α=0.05或α=0.01,即把概率不超过0.05或0.01 的事件当作小概率事件。
假设检验。统计学原理
假设检验在统计方法中的地位
统计方法
描述统计
推断统计
参数估计
假设检验
假设检验。统计学原理
参数估计和假设检验
• 参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分,都 是利用样本对总体进行某种推断,但推断的角度不同。 参数估计讨论的是用样本统计量估计总体参数的方法。 假设检验讨论的是用样本信息去检验对总体参数的某 种假设是否成立的程序和方法。
统计假设有参数假设、总体分 布假设、相互关系假设(两个 变量是否独立,两个分布是否 相同)等。
我认为该企业生产的零 件的平均长度为4厘米!
参数假设是对总体参数的一种 看法。总体参数包括总体均值、 总体比例、总体方差等。分析 之前必需陈述。
假设检验。统计学原理
•参数假设检验
• 参数假设检验是通过样本信息对关于总体参数的 某种假设合理与否进行检验的过程。即先对未知 的总体参数的取值提出某种假设,然后抽取样本, 利用样本信息去检验这个假设是否成立。如果成 立就接受这个假设,如果不成立就放弃这个假设。
假设检验。统计学原理
•原假设和备择假设
假设检验。统计学原理
一、 假设检验的一般问题
1、什么是假设检验 2、假设检验的基本思想 3、双侧检验和单侧检验 4、假设检验中的拒绝域和接受域 5、假设检验的两类错误 6、假设检验的步骤
假设检验。统计学原理
1、什么是假设检验
• 假设检验是推论统计的重要内容,是先对总体的未知 数量特征作出某种假设,然后抽取样本,利用样本信 息对假设的正确性进行判断的过程。
假设检验。统计学原理
第二,假设检验采用的反证法带有概率性质。所谓假 设的不合理不是绝对的,而是基于实践中广泛采用的 小概率事件几乎不可能发生的原则。至于事件的概率 小到什么程度才算是小概率事件,并没有统一的界定 标准,而是必须根据具体问题而定。如果一旦判断失 误,错误地拒绝原假设会造成巨大损失,那么拒绝原 假设的概率就应定的小一些;如果一旦判断失误,错 误地接受原假设会造成巨大损失,那么拒绝原假设的 概率就应定的大一些。 小概率通常用α表示,又称为检验的显著性水平。通 常取α=0.05或α=0.01,即把概率不超过0.05或0.01 的事件当作小概率事件。
《假设检验》课件
方差分析
总结词
适用于多组数据比较的检验方法
详细描述
方差分析是一种适用于多组数据比较的假设检验方法。它通过比较不同组之间的变异和 误差来源,计算F值和对应的P值,以判断原假设是否成立。方差分析在很多领域都有
应用,如农业、生物统计学和心理学等。
秩和检验
总结词
适用于等级数据或非参数数据的检验方法
详细描述
秩和检验是一种适用于等级数据或非参数数 据的假设检验方法。它通过将数据排序后进 行比较,计算秩和值和对应的P值,以判断 原假设是否成立。秩和检验在很多领域都有 应用,如医学、生物学和环境科学等。
04 假设检验的实例分析
单样本Z检验实例
总结词
用于检验一个样本的平均值与已知的 某一总体均值之间是否存在显著差异 。
如果样本量过小,可能无 法得出可靠的结论,因为 小样本可能无法代表总体 。
样本量过大
如果样本量过大,可能会 导致统计效率降低,增加 计算复杂度和成本。
样本代表性
在选择样本时,需要确保 样本具有代表性,能
假设检验的结果只能给出拒绝或接受 假设的结论,但无法给出假设正确与 否的确凿证据。
置信区间有助于判断假设的正确性
02
通过比较置信区间和假设值的位置关系,可以判断假设是否成
立。
置信区间与假设检验的互补关系
03
置信区间和假设检验各有优缺点,可以结合使用以更全面地评
估数据的统计性质。
THANKS 感谢观看
提出假设
根据研究问题和目的,提出原 假设和备择假设。
确定临界值
根据统计量的性质和显著性水 平,确定临界值。
做出决策
根据计算出的样本统计量和临 界值,做出接受或拒绝原假设 的决策。
假设检验PPT课件
假设检验
【学习目标】通过对本章的学习,掌握假设检验的概念和 类型、假设检验的两类错误和假设检验的一般步骤;重点掌握 单个总体均值的检验和比率的检验。
第一节 假设检验的基本问题 第二节 △ 假设检验的应用
假设检验
第一节 假设检验的基本问题
一、假设检验的概念 二、假设检验的两类错误 三、假设检验的类型 四、假设检验的类型一般步骤
假设检验
第一节 假设检验的基本问题
什么小概率?
1.在一次试验中,一个几乎不可能发生的事件发生的概率; 2.在一次试验中小概率事件一旦发生,我们就有理由拒绝原假 设; 3.小概率由研究者事先确定。
假设检验
第一节 假设检验的基本问题
二、假设检验的两类错误(决策风险)
(一) 第一类错误 第一类错误,亦称拒真(弃真)错误。是指当原假设为 真时,但由于样本的随机性使样本统计量的具体值落入 了拒绝区域,这时所作的判断是拒绝原假设。 犯第一类错误的概率亦称拒真概率,它实质上就是前面
t
986 1000 24
2.333>
t n 1 2.1315
16
2
所以接受 H1,即这天包装机工作不正常。
假设检验
第二节 假设检验的应用
二、单个总体比率(成数)的假设检验
比率P是平均数的一种特殊形式,因而前面讲的平均 数检验理论都适用于总体比率P的假设检验,只是估计量 的形式略有不同。
【例4】我国出口的参茸药酒畅销于某国市场。据以往调查, 购买此种酒的顾客中40岁以上的男子占50%。经营该药酒 的进出口公司经理关心这个比率是否发生了变化,于是, 委托一个咨询机构进行调查,这个咨询机构从众多购买该 药酒的顾客中随机抽取了400名进行调查,结果有210名为 40岁以上的男子。试问在0.05的显著水平上,能否认为购 买此种药酒的顾客中40岁以上男子所占比率变化了?
【学习目标】通过对本章的学习,掌握假设检验的概念和 类型、假设检验的两类错误和假设检验的一般步骤;重点掌握 单个总体均值的检验和比率的检验。
第一节 假设检验的基本问题 第二节 △ 假设检验的应用
假设检验
第一节 假设检验的基本问题
一、假设检验的概念 二、假设检验的两类错误 三、假设检验的类型 四、假设检验的类型一般步骤
假设检验
第一节 假设检验的基本问题
什么小概率?
1.在一次试验中,一个几乎不可能发生的事件发生的概率; 2.在一次试验中小概率事件一旦发生,我们就有理由拒绝原假 设; 3.小概率由研究者事先确定。
假设检验
第一节 假设检验的基本问题
二、假设检验的两类错误(决策风险)
(一) 第一类错误 第一类错误,亦称拒真(弃真)错误。是指当原假设为 真时,但由于样本的随机性使样本统计量的具体值落入 了拒绝区域,这时所作的判断是拒绝原假设。 犯第一类错误的概率亦称拒真概率,它实质上就是前面
t
986 1000 24
2.333>
t n 1 2.1315
16
2
所以接受 H1,即这天包装机工作不正常。
假设检验
第二节 假设检验的应用
二、单个总体比率(成数)的假设检验
比率P是平均数的一种特殊形式,因而前面讲的平均 数检验理论都适用于总体比率P的假设检验,只是估计量 的形式略有不同。
【例4】我国出口的参茸药酒畅销于某国市场。据以往调查, 购买此种酒的顾客中40岁以上的男子占50%。经营该药酒 的进出口公司经理关心这个比率是否发生了变化,于是, 委托一个咨询机构进行调查,这个咨询机构从众多购买该 药酒的顾客中随机抽取了400名进行调查,结果有210名为 40岁以上的男子。试问在0.05的显著水平上,能否认为购 买此种药酒的顾客中40岁以上男子所占比率变化了?
《数理统计》第三章 假设检验
一个正态总体均值假设检验( 检验 检验) 一个正态总体均值假设检验(t检验)
P328
P329
第三章 1.2 参数假设检验Parameter hypothesis testing
一个正态总体方差的假设检验
第三章 1.2 参数假设检验Parameter hypothesis testing
一个正态总体方差的假设检验
两个正态总体方差比的假设检验 两个正态总体方差比的假设检验 方差比
两个正态总体方差比的假设检验 两个正态总体方差比的假设检验 方差比
P393
P393
第三章 1.2 参数假设检验Parameter hypothesis testing
两个正态总体均值,方差的假设检验举例 两个正态总体均值,方差的假设检验举例
第三章 1.2 参数假设检验Parameter hypothesis testing
一个正态总体均值的假设检验( 检验 检验) 一个正态总体均值的假设检验(U检验)
第三章 1.2 参数假设检验Parameter hypothesis testing
一个正态总体均值的假设检验( 检验) 一个正态总体均值的假设检验(U检验)表示
两个正态总体均值差假设检验举例 两个正态总体均值差假设检验举例
第三章 1.2 参数假设检验Parameter hypothesis testing
两个正态总体均值差假设检验举例 两个正态总体均值差假设检验举例
两个正态总体方差比的假设检验
第三章 1.2 参数假设检验Parameter hypothesis testing
总体分布函数的假设检验
1.3 非参数假设检验(Non-Parameter hypothesis testing) 非参数假设检验 Parameter
P328
P329
第三章 1.2 参数假设检验Parameter hypothesis testing
一个正态总体方差的假设检验
第三章 1.2 参数假设检验Parameter hypothesis testing
一个正态总体方差的假设检验
两个正态总体方差比的假设检验 两个正态总体方差比的假设检验 方差比
两个正态总体方差比的假设检验 两个正态总体方差比的假设检验 方差比
P393
P393
第三章 1.2 参数假设检验Parameter hypothesis testing
两个正态总体均值,方差的假设检验举例 两个正态总体均值,方差的假设检验举例
第三章 1.2 参数假设检验Parameter hypothesis testing
一个正态总体均值的假设检验( 检验 检验) 一个正态总体均值的假设检验(U检验)
第三章 1.2 参数假设检验Parameter hypothesis testing
一个正态总体均值的假设检验( 检验) 一个正态总体均值的假设检验(U检验)表示
两个正态总体均值差假设检验举例 两个正态总体均值差假设检验举例
第三章 1.2 参数假设检验Parameter hypothesis testing
两个正态总体均值差假设检验举例 两个正态总体均值差假设检验举例
两个正态总体方差比的假设检验
第三章 1.2 参数假设检验Parameter hypothesis testing
总体分布函数的假设检验
1.3 非参数假设检验(Non-Parameter hypothesis testing) 非参数假设检验 Parameter
概率论课件假设检验
确定临界值
根据研究目的和精度要求,选择合适 的显著性水平,以平衡第一类错误和 第二类错误的发生概率。
做出决策
决策准则
根据样本数据和临界值, 做出是否拒绝零假设的决 策。
结果解释
对决策结果进行合理解释, 说明拒绝或接受零假设的 原因和意义。
结果应用
将决策结果应用于实际问 题中,为后续研究和应用 提供依据。
双侧检验
对两个方向上的差异都进行检验,例如检验平均值是否与某 个值相等。
参数检验与非参数检验
参数检验
基于总体参数的假设进行检验,例如检验总体均值或比例。
非参数检验
不基于总体参数的假设进行检验,例如中位数或众数检验。
独立样本检验与配对样本检验
独立样本检验
对两个独立样本进行比较,例如比较 两个不同群体的平均值。
感谢您的观看
05 实际应用案例
医学研究中的假设检验
总结词
医学研究中的假设检验是评估新药物、治疗方法或诊断技术有效性的关键步骤。
详细描述
在医学研究中,研究者通过假设检验来比较新药物或治疗方法与现有标准之间的差异,以评估其疗效和安全性。 假设检验通过统计方法对数据进行处理,根据预设的显著性水平判断假设是否成立,从而为医学决策提供依据。
假设检验的优点与局限性
01
局限性
02
03
04
假设检验依赖于样本数据的代 表性,如果样本不具有代表性 ,则推断结果可能存在误差。
假设检验的结果受到样本量大 小的影响,样本量过小可能导
致推断结果不稳定。
在某些情况下,假设检验可能 无法给出明确的结论,导致决
策者难以做出判断。
未来研究方向
探索更有效的假设检验方法
假设检验完整版
几个重要的分布介绍 标准正态分布 定义: 设 X1,X2,......Xn相互独立, 都服从标准正态分布N(0,1), 则称 随机变量χ2=X12+X22+......+Xn2所服从的分布为自由度为 n 的χ2 分布.
几个重要的分布介绍
几个重要的分布介绍
双侧检验与单侧检验的假设形式
假设 原假设
计算检验统计量值:
t 986 1000 1.75 24 9
∵t值落入接受域,∴在 a =0.05的显著性水平上 接受H0
例四(和spss结合)
正常人的脉搏平均 数为72次/分。现测得15名患者的脉搏:71,55,76,68,
72,69,56,70,79,67,58,77,63,66,78 试问这15名患者的脉搏与正
描述统计
推断统计
参数估计 假设检验
假设检验一般问题
1、假设问题的提出和基本思想 2、几个重要的分布介绍 3、双侧检验和单侧检验 4、假设检验的步骤 5,总体均值的检验 6,举例
假设问题的提出
根据1989年的统计资料,某地女性新生儿的平均体重为 3190克,现从1990年的女性新生儿中随机抽取30人,测得 其平均体重为3210克,问1990年的女性新生儿和1989年的 新生儿相比,体重有无显著性差异?
显著性为0.088>0.05,接受原假设,无明显差异。
态分布,其总体均值为X0=0.081mm,总体标准差为 =0.025 。今换一 种新机床进行加工,抽取n=200个零件进行检验,得到的椭圆度均值为
0.076mm。试问新机床加工零件的椭圆度均值与以前有无显著差异?(a=
0.05)
解:已知:X0=0.081mm, =0.025,n=200,
数理统计 (研究生课程) :第三章 假设检验
(1) 差异可能是由抽样的随机性引起的,称为 “抽样误差”或 随机误差 这种误差反映偶然、非本质的因素所引起的随机波动。然 而,这种随机性的波动是有一定限度的, (2) 如果差异超过了这个限度,则我们就不能用 抽样的随机性来解释了.
必须认为这个差异反映了事物的本质差别,即反映 了生产已不正常.
这种差异称作 “系统误差”
正确
第二类错误
人们总希望犯这两类错误的概率越小越好,但 对样本容量一定时,不可能使得犯这两类错误的 概率都很小。 往往是先控制犯第一类错误的概率在一定限度 内,再考虑尽量减小犯第二类错误的概率。
即: 较小的 (0,1) 使得 P{拒绝H0|H0为真}≤ ,
然后减小P{接受H0|H0不真} 犯两类错误的概率:
如发现不正常,就应停产,找出原因,排除 故障,然后再生产;如没有问题,就继续按规定 时间再抽样,以此监督生产,保证质量.
很明显,不能由5罐容量的数据,在把握不大 的情况下就判断生产 不正常,因为停产的损失是 很大的.
当然也不能总认为正常,有了问题不能及时 发现,这也要造成损失.
如何处理这两者的关系,假设检验面对的就 是这种矛盾.
如果H0不成立,但统计量的实测 值未落入否定域,从而没有作出否定 H0的结论,即接受了错误的H0,那就 犯了“以假为真”的错误 . “取伪错误” 这两类错误出现的可能性是不可能排除的。 原因在于:由样本推导总体
假设检验的两类错误
实际情况 H0为真 H0不真 第一类错误 正确
决定 拒绝H0 接受H0
在上面的例子的叙述中,我们已经初步介绍 了假设检验的基本思想和方法 .
基于概率反证法的逻辑的检验: 如果小概率事件在一次试验中居然发生, 我们就以很大的把握否定原假设.
必须认为这个差异反映了事物的本质差别,即反映 了生产已不正常.
这种差异称作 “系统误差”
正确
第二类错误
人们总希望犯这两类错误的概率越小越好,但 对样本容量一定时,不可能使得犯这两类错误的 概率都很小。 往往是先控制犯第一类错误的概率在一定限度 内,再考虑尽量减小犯第二类错误的概率。
即: 较小的 (0,1) 使得 P{拒绝H0|H0为真}≤ ,
然后减小P{接受H0|H0不真} 犯两类错误的概率:
如发现不正常,就应停产,找出原因,排除 故障,然后再生产;如没有问题,就继续按规定 时间再抽样,以此监督生产,保证质量.
很明显,不能由5罐容量的数据,在把握不大 的情况下就判断生产 不正常,因为停产的损失是 很大的.
当然也不能总认为正常,有了问题不能及时 发现,这也要造成损失.
如何处理这两者的关系,假设检验面对的就 是这种矛盾.
如果H0不成立,但统计量的实测 值未落入否定域,从而没有作出否定 H0的结论,即接受了错误的H0,那就 犯了“以假为真”的错误 . “取伪错误” 这两类错误出现的可能性是不可能排除的。 原因在于:由样本推导总体
假设检验的两类错误
实际情况 H0为真 H0不真 第一类错误 正确
决定 拒绝H0 接受H0
在上面的例子的叙述中,我们已经初步介绍 了假设检验的基本思想和方法 .
基于概率反证法的逻辑的检验: 如果小概率事件在一次试验中居然发生, 我们就以很大的把握否定原假设.
第3讲 假设检验
x=poissrnd(2,50,1);lambda=poissfit(x); [h,p,stats]=chi2gof(x,'nbins',5,'cdf',{@poisscdf,lambda});
注:输入5表示初始分组数为5,默认显著性水平0.05 运行结果: h=0 (接受原假设); p=0.4634 (>0.05,接受原假设); stats = chi2stat: 1.5382; df: 2 (=4-1-1) edges: [4.9407e-324 1.2000 2.4000 3.6000 6.0000](最终分4组, 5个边界点) O: [17 14 12 7] (每组样本点数) E: [20.3003 13.5335 9.0224 7.1438] (每组理论频数)
H 0 : 1 2 ; H1 : 1 2
x=[8.6,7.9,9.3,10.7,11.2,11.4,9.8,9.5,10.1,8.5] y=[12.6,10.2,11.7,12.3,11.1,10.5,10.6,12.2] [h,p,muci,stats]=ttest2(x,y, 0.05,'left', 'equal') 运行结果:h =1,p = 0.0021; muci = -Inf -0.8129; stats = tstat: -3.3457; df: 16;sd:1.0712
抗压强度区间 190 200 200 210 210 220 220 230 230 240 240 250
ˆi p
0.0386 0.1421 0.2810 0.2990 0.1711 0.0526
10 26 56 64 30 14
ni
7.72 28.42 56.20 59.80 34.23 10.53
注:输入5表示初始分组数为5,默认显著性水平0.05 运行结果: h=0 (接受原假设); p=0.4634 (>0.05,接受原假设); stats = chi2stat: 1.5382; df: 2 (=4-1-1) edges: [4.9407e-324 1.2000 2.4000 3.6000 6.0000](最终分4组, 5个边界点) O: [17 14 12 7] (每组样本点数) E: [20.3003 13.5335 9.0224 7.1438] (每组理论频数)
H 0 : 1 2 ; H1 : 1 2
x=[8.6,7.9,9.3,10.7,11.2,11.4,9.8,9.5,10.1,8.5] y=[12.6,10.2,11.7,12.3,11.1,10.5,10.6,12.2] [h,p,muci,stats]=ttest2(x,y, 0.05,'left', 'equal') 运行结果:h =1,p = 0.0021; muci = -Inf -0.8129; stats = tstat: -3.3457; df: 16;sd:1.0712
抗压强度区间 190 200 200 210 210 220 220 230 230 240 240 250
ˆi p
0.0386 0.1421 0.2810 0.2990 0.1711 0.0526
10 26 56 64 30 14
ni
7.72 28.42 56.20 59.80 34.23 10.53
4上机课第3讲 假设检验
N 13 Mean 18.1769 Std Dev 6.0324 Minimum 8.0000 Maximum 31.0000 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------sex=w-------------------------N 10 Mean 22.2900 Std Dev 5.3197 Minimum 12.0000 Maximum 30.0000
第三讲 利用SAS得到估计与检验的结果
目的:通过ttest过程和假设检验内容 进一步了解SAS系统
1
课程目标
• 掌握ttest过程进行假设检验的方法
2
主要内容
单个总体参数的假设检验
单个总体分布的假设检验
成对组的假设检验
两组的比较
3
单个总体的假设检验
u n X 0
统 计 量
方差相等
方差不相等
27
表3.1 进行两组均值比较的统计检验
组的类型
检 验 的 类 型 独立组 参数检验
(正态分布)
成对组 成对差值 t检验
两样本 t检验
非参数检验
Wilcoxon 秩和检验
Wilcoxon 符号秩检验
28
参数检验:(假设总体为正态分布) 独立组: • 方差是否相等的检验(F检验) • 方差相等时均值是否相等的检验
T-Tests Variable w DF 99 t Value -1.21 Pr > |t| 0.2273
16
两组比较 1. 独立组:两组独立的观测数据.
第三讲 利用SAS得到估计与检验的结果
目的:通过ttest过程和假设检验内容 进一步了解SAS系统
1
课程目标
• 掌握ttest过程进行假设检验的方法
2
主要内容
单个总体参数的假设检验
单个总体分布的假设检验
成对组的假设检验
两组的比较
3
单个总体的假设检验
u n X 0
统 计 量
方差相等
方差不相等
27
表3.1 进行两组均值比较的统计检验
组的类型
检 验 的 类 型 独立组 参数检验
(正态分布)
成对组 成对差值 t检验
两样本 t检验
非参数检验
Wilcoxon 秩和检验
Wilcoxon 符号秩检验
28
参数检验:(假设总体为正态分布) 独立组: • 方差是否相等的检验(F检验) • 方差相等时均值是否相等的检验
T-Tests Variable w DF 99 t Value -1.21 Pr > |t| 0.2273
16
两组比较 1. 独立组:两组独立的观测数据.
第三章 假设检验ppt课件
2
出此时的常数k; (2)求 时犯第二类错误的概率是多 少? H 1: 1
补充:利用P-值进行决策(p-值法)
1、p值:指当原假设正确时,得到所观测数据的 概率。 2、用P值进行检验的基本思想是:小的P值表明在 原假设为真时得到目前这样一个样本结果的可能 性很小,所以应该拒绝原假设。 3、利用p值决策的准则:p值<α,拒绝 H 0 p值>α,不拒绝 H
或者 H ,H : 0: 0 1 0
单侧检验
左侧
四、假设检验的基本思想与步骤
假设检验的基本思想:为了检验原假设 H 0 是 否成立,我们先假设 H 0 成立,然后运用统计 方法观察由此导致何种后果,如果(对 H 0 不 利的)小概率事件在一次试验中发生了,就 表明 H 0 很可能不正确,从而拒绝 H 0 。反之, H0 则没有理由拒绝 ,应接受它。 即满足下式:
注:在假设检验中,应对原假H0采取“拒绝” 或“不拒绝”的表述方式,而不应采取“接受” 的表达方式。
假设检验的步骤
பைடு நூலகம்
1.提出假设(原假设和备择假设); 2.选择检验统计量; 3.给定显著性水平 的值( 的值一般取得较小, 一般为0.01,0.05,0.1等); 4、确定 H 0 的拒绝域(即能够拒绝原假设的检验 统计量的所有可能取值的集合); 5、对 H 0 做判断(如果检验统计量的值落到拒绝 域内,则拒绝原假设;否则接受原假设)
五、假设检验中可能会犯的两类错误
1、弃真错误(第一类错误)——当原假设正确时 却拒绝原假设,所犯的错误称为弃真错误。犯 这种错误的概率通常记为α ,所又称为α 错误。 (α 又称显著性水平 )
P ( W H 0)
2、取伪错误(第二类错误)——当原假设错误时 而没有拒绝原假设,所犯的错误称为取伪错误。 犯这种错误的概率通常记为β ,所以又称为β 错误。
出此时的常数k; (2)求 时犯第二类错误的概率是多 少? H 1: 1
补充:利用P-值进行决策(p-值法)
1、p值:指当原假设正确时,得到所观测数据的 概率。 2、用P值进行检验的基本思想是:小的P值表明在 原假设为真时得到目前这样一个样本结果的可能 性很小,所以应该拒绝原假设。 3、利用p值决策的准则:p值<α,拒绝 H 0 p值>α,不拒绝 H
或者 H ,H : 0: 0 1 0
单侧检验
左侧
四、假设检验的基本思想与步骤
假设检验的基本思想:为了检验原假设 H 0 是 否成立,我们先假设 H 0 成立,然后运用统计 方法观察由此导致何种后果,如果(对 H 0 不 利的)小概率事件在一次试验中发生了,就 表明 H 0 很可能不正确,从而拒绝 H 0 。反之, H0 则没有理由拒绝 ,应接受它。 即满足下式:
注:在假设检验中,应对原假H0采取“拒绝” 或“不拒绝”的表述方式,而不应采取“接受” 的表达方式。
假设检验的步骤
பைடு நூலகம்
1.提出假设(原假设和备择假设); 2.选择检验统计量; 3.给定显著性水平 的值( 的值一般取得较小, 一般为0.01,0.05,0.1等); 4、确定 H 0 的拒绝域(即能够拒绝原假设的检验 统计量的所有可能取值的集合); 5、对 H 0 做判断(如果检验统计量的值落到拒绝 域内,则拒绝原假设;否则接受原假设)
五、假设检验中可能会犯的两类错误
1、弃真错误(第一类错误)——当原假设正确时 却拒绝原假设,所犯的错误称为弃真错误。犯 这种错误的概率通常记为α ,所又称为α 错误。 (α 又称显著性水平 )
P ( W H 0)
2、取伪错误(第二类错误)——当原假设错误时 而没有拒绝原假设,所犯的错误称为取伪错误。 犯这种错误的概率通常记为β ,所以又称为β 错误。
假设检验。《统计学原理》课件
2、假设检验的基本思想
假设检验所依据的基本原理是小概率原理。 什么是小概率?
概率是0~1之间的一个数,因此小概率就是接 近0的一个数 著名的英国统计家Ronald Fisher 把20分之1 作为标准,也就是0.05,从此0.05或比0.05小 的概率都被认为是小概率 Fisher没有任何深奥的理由解释他为什么选择 0.05,只是说他忽然想起来的
样本统计量
右侧检验示意图 (显著性水平与拒绝域 )
抽样分布
置信水平 拒绝域 1-a
a
接受域
H0值 样本统计量
观察到 的样本 统计量
临界值
5、假设检验的两类错误
根据假设检验做出判断无非下述四种情况:
1、原假设真实, 并接受原假设,判断正确; 2、原假设不真实,且拒绝原假设,判断正确; 3、原假设真实, 但拒绝原假设,判断错误; 4、原假设不真实,却接受原假设,判断错误。 假设检验是依据样本提供的信息进行判断,有犯错误的 可能。所犯错误有两种类型: 第一类错误是原假设H0为真时,检验结果把它当成不真 而拒绝了。犯这种错误的概率用α表示,也称作α错误 (αerror)或弃真错误。 第二类错误是原假设H0不为真时,检验结果把它当成真 而接受了。犯这种错误的概率用β表示,也称作β错误 (βerror)或取伪错误。
... 因此我们拒 绝假设 X = 50
... 如果这是总 体的真实均值 20
X
= 50 H0
样本均值
•假设检验的两个特点:
第一,假设检验采用逻辑上的反证法,即为了检验一个假设 是否成立,首先假设它是真的,然后对样本进行观察,如 果发现出现了不合理现象,则可以认为假设是不合理的, 拒绝假设。否则可以认为假设是合理的,接受假设。
假设检验教学课件
指由假设检验做出推断结论时发生假阳性 错误的概率。
2.选择检验方法、计算统计量
❖ 往往根据以下情况,选择适宜的统计 方法,并计算相应的统计量。
❖ ①研究目的 ❖ ②资料的类型和分布 ❖ ③研究设计类型 ❖ ④样本含量
2.选择检验方法、计算统计量
❖ 本例资料属于独立样本,满足正态分
布,可用单样本的t检验。
t 74.2 72 1.607 7.5 / 30
❖ =30-1=29
3.确定P值、做出统计推断
❖ 假设检验中的P值是指在由无效假设所规定
的总体作随机抽样,获得等于及大于(和/或 等于及小于)现有统计量的概率。
❖ 若P>α,就没有理由怀疑H0的真实性,则 结论为不拒绝H0 ,做出不否定此样本是来自
“弃真”的错误。在实际上H0成立的情况下, 由于抽样误差,得到的t>tα,,按水准拒 绝H0,犯了Ⅰ型错误,其概率是。 ❖ Ⅱ型错误:是指接受了实际上不成立的H0, 即“存伪”的错误。在实际上H1成立的情况 下,由于抽样误差,得到的t<tα,,按水 准不拒绝H0,犯了Ⅱ型错误,其概率是 。
两型错误的定义和相互关系
息,以便读者判断结论的可靠程度。
7.统计学意义与实际意义
❖ 假设检验的结论包含两方面的内容:一方面是统计
学结论,具体表现为是否拒绝H0,差异是否有统计
学意义;另一个方面是专业结论,结合专业知识和 统计学结论,给出差异是否具有实际意义。
❖ 统计学意义和实际意义有时候是一致的,有时候未 必一致,需要根据专业问题的实际背景决定。
❖
17、一个人即使已登上顶峰,也仍要 自强不 息。2021/8/162021/8/162021/8/162021/8/16
2021/7/9
2.选择检验方法、计算统计量
❖ 往往根据以下情况,选择适宜的统计 方法,并计算相应的统计量。
❖ ①研究目的 ❖ ②资料的类型和分布 ❖ ③研究设计类型 ❖ ④样本含量
2.选择检验方法、计算统计量
❖ 本例资料属于独立样本,满足正态分
布,可用单样本的t检验。
t 74.2 72 1.607 7.5 / 30
❖ =30-1=29
3.确定P值、做出统计推断
❖ 假设检验中的P值是指在由无效假设所规定
的总体作随机抽样,获得等于及大于(和/或 等于及小于)现有统计量的概率。
❖ 若P>α,就没有理由怀疑H0的真实性,则 结论为不拒绝H0 ,做出不否定此样本是来自
“弃真”的错误。在实际上H0成立的情况下, 由于抽样误差,得到的t>tα,,按水准拒 绝H0,犯了Ⅰ型错误,其概率是。 ❖ Ⅱ型错误:是指接受了实际上不成立的H0, 即“存伪”的错误。在实际上H1成立的情况 下,由于抽样误差,得到的t<tα,,按水 准不拒绝H0,犯了Ⅱ型错误,其概率是 。
两型错误的定义和相互关系
息,以便读者判断结论的可靠程度。
7.统计学意义与实际意义
❖ 假设检验的结论包含两方面的内容:一方面是统计
学结论,具体表现为是否拒绝H0,差异是否有统计
学意义;另一个方面是专业结论,结合专业知识和 统计学结论,给出差异是否具有实际意义。
❖ 统计学意义和实际意义有时候是一致的,有时候未 必一致,需要根据专业问题的实际背景决定。
❖
17、一个人即使已登上顶峰,也仍要 自强不 息。2021/8/162021/8/162021/8/162021/8/16
2021/7/9
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18
两个变量:一个为分类变 量,只取两个值;另一个为分 析变量(数值型变量).
1. 利用means、 ttest过程 2. 利用chart、gchart过程
教材中的例2.3.1
19
----------------------sex=m---------------------------
Analysis Variable : fatpct
PAIRED (A B)*(C B);
PAIRED (A1-A2)*(B1-B2); PAIRED (A1-A2):(B1-B2);
A-C, A-B, and B-C
A1-B1, A1-B2, A2-B1, and A2-B2 A1-B1 and A2-B2
36
Statistics Lower CL Difference N Upper CL Lower CL Upper CL
CLASS variable ; PAIRED variables ; BY variables ; VAR variables ; FREQ variable ; WEIGHT variable ;
15
检验均值是否等于62的程序: proc ttest data=anli101 h0=62 alpha=0.05; var w; run; 输出结果:
问两种材料对产品质量的影响有无显 著差异?
39
解: 把上述数据从小到大排列成下表:
8.5
秩 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
甲
乙
1610
1650 1680
1700
1720 1750 1800
1580 1600
1640 1640
的输 出结 果
10 15 20 25 30 10 15 20 25 30 fatpct MIDPOINT
0
m
w
sex
在vbar语 句加选 项
subgroup =sex的输
出结果
22
注意: 1. 在means过程中,by语句和class语句的 区别(是否先排序,输出形式不同). 2. 在chart、gchart过程中使用by语句(两张 图),vbar语句中使用选项group=(一张图, 两组并排)或subgroup= (不同颜色表示的罗在一 起图) 输出形式的区别.
方差相等
方差不相等
27
表3.1 进行两组均值比较的统计检验
组的类型
检 验 的 类 型 独立组 参数检验
(正态分布)
成对组 成对差值 t检验
两样本 t检验
非参数检验
Wilcoxon 秩和检验Leabharlann Wilcoxon 符号秩检验
28
参数检验:(假设总体为正态分布) 独立组: • 方差是否相等的检验(F检验) • 方差相等时均值是否相等的检验
例2.3.1
34
实现成对组均值相等的检验的方法 (1)利用means过程,需要先计算两个变量 的差; (2)利用ttest过程,不需要计算两个变量 的差,利用语句: paired exam2*exam1; (3)利用分析员系统.
例2.3.2
35
These PAIRED statements... yield these comparisons PAIRED A*B; PAIRED A*B C*D; PAIRED (A B)*(C D); A-B A-B and C-D A-C, A-D, B-C, and B-D
24
两个变量:均为分析变量(数 值型变量),是一个个体的两次观 测,需要求差,然后对差变量进 行统计分析(相当于单变量的统计分 析) . 没有分类变量.
1. 利用means、ttest过程; 2. 利用chart、gchart过程. 例2.3.2
25
means过程的输出结果
26
两总体的比较: 1. 均值的比较 2. 方差的比较 3. 分布的比较
10
用均值过程 data Y100(keep=y) ; set anli101; y=w-62; run; proc means data=Y100 alpha=0.1 t prt clm; var y; run;
11
MEANS 过程
分析变量:y t值 -1.21 Pr > |t| 0.2273 均值下限90% 均值的置信限 -1.9786812 均值上限90% 均值的置信限 0.3066812
2 2
31
方差不相等时均值是否相等的检验 (近似t检验)
t x1 x 2
s
2 1
n1 s n2
2 2
32
SAS的输出结果
T-Tests
Variable fatpct fatpct Method Pooled Variances Equal DF 21 20.5 t Value -1.70 -1.73 Pr > |t| 0.1031 0.0980
T-Tests Variable w DF 99 t Value -1.21 Pr > |t| 0.2273
16
两组比较 1. 独立组:两组独立的观测数据.
2. 成对组:每个个体包含成对测量值.
3. 两总体的比较:均值的比较、方差的 比较、分布的比较.
17
案例3.1
男女脂肪含量 百分比是否显 著不同的检验.
Satterthwaite Unequal Equality of Variances
Variable fatpct
Method Folded F
Num DF 12 9
Den DF 1.29
F Value Pr > F 0.7182
33
实现独立组均值相等的检验
利用ttest过程(需要class语句)
23
案例3.2
20个学生 两次考试成 绩是否有显 著差异的检 验.
成对组:
student exam1 exam2 scordiff 1 93 98 5 2 88 74 -14 3 89 67 -22 4 88 92 4 5 67 83 16 6 89 90 1 7 83 74 -9 8 94 97 3 9 89 96 7 10 55 81 26 11 88 83 -5 12 91 94 3 13 85 89 4 14 70 78 8 15 90 96 6 16 90 93 3 17 94 81 -13 18 67 81 14 19 87 93 6 20 83 91 8
N 13 Mean 18.1769 Std Dev 6.0324 Minimum 8.0000 Maximum 31.0000 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------sex=w-------------------------N 10 Mean 22.2900 Std Dev 5.3197 Minimum 12.0000 Maximum 30.0000
20
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------
FREQUENCY 6
5
4
在 vbar 语句 加选 项
group =sex
3
2
1
30
方差相等时均值是否相等的检验(t检验)
t x1 x 2
2
s 1 n1 1 n2
2
2 2
其 中s n1 1s n2 1s
2 1
n
1
n2 2
1 2 x i 1 x1 s n1 1 i
2 1
1 2 xi2 x2 s n2 1 i
第三讲 利用SAS得到估计与检验的结果
目的:通过ttest过程和假设检验内容 进一步了解SAS系统
1
课程目标
• 掌握ttest过程进行假设检验的方法
2
主要内容
单个总体参数的假设检验
单个总体分布的假设检验
成对组的假设检验
两组的比较
3
单个总体的假设检验
u n X 0
统 计 量
(t检验)
• 方差不相等时均值是否相等的检 验(近似t检验)
29
方差是否相等的检验(F检验)
F max s , s
2 1
2 2
min s , s
2 1
2 2
其中
2 1 s xi 1 x1 n1 1 i 2 1 2 1 s xi 2 x2 n2 1 i 2 2
5
S S , X t (n 1) X t1 (n 1) 1 n n 2 2
S , X t1 (n 1) n
S X t1 (n 1) , n
6
2 2 ( n 1) s ( n 1) s 2 n 1 , 2 n 1 1 2 2
19
1.04
0.3116
37
非参数检验
独立组的秩和检验(利用 nparlway过程—例2.3.3 )
成对组的符号秩检验和符号检验 (利用univariate过程—例2.3.2,)
38
秩和检验法(1945年)
例:对用甲乙两种材料制成的产品进 行寿命试验,得:
甲 1610 1650 1680 1700 1750 1720 1800 乙 1580 1600 1640 1640 1700