正态分布的假设检验
多元正态分布参数的假设检验
( ) ( ) 3. 计算统计量T的具体值 T02 = n X − μ0 ′ Σ−1 X − μ0 .
4. 按规定的小概率标准α，查 χ 2分布表，得临界
值 χα2 ( p)，并作出判断: 当 T02 ≤ χα2 ( p)，接受H0，拒绝H1，即认为与没有显
著差异。 当 T02 ＞ χα2 ( p)，接受H1，拒绝H0，即认为与有显著
当p = 1时，因为，X
~
N1 ( μ1 ,
σ2
n
)
，Y
~
N1 ( μ2
,
σ2
m
)
,
且相
互独立，在，H0成立条件下，有
(X −Y) 1 + 1
t=
nm
~ t(n + m− 2)
∑ ∑ ⎡ n
⎢
(Xi
− X)2
+
m
(Yi
−Y
)2
⎤ ⎥
(n+m−2)
⎣ i=1
j=1
⎦
∑ ∑ 显然
t2 = nm
⎡ ⎢
n
Xj −X
Xj −X ′
9
武汉理工大学统计学系唐湘晋
( )( ) ∑ 在
H 0 :μ
=
μ0下, S=
X~
n
X
1 NP (μ0 , n Σ)
j -X Xj -X
′
,
~
X − μ0 ~
Wp (n −1,
NP (0,
Σ).
1 n
Σ)
j =1
故由T2分布定义知
( ) ( ) T 2 = (n −1) ⎡⎣ n X − μ0 ⎤⎦′ S−1 ⎡⎣ n X − μ0 ⎤⎦ ~ T 2 ( p, n −1)
伯努利和正态分布假设检验
伯努利和正态分布假设检验伯努利和正态分布是两个重要的分布，它们在许多领域都有广泛的应用。
在统计学中，我们需要对这些分布进行假设检验，以确定一个样本是否符合这些分布的假设。
本文将介绍伯努利和正态分布的概念，并解释如何进行假设检验。
1. 伯努利分布伯努利分布也称为二项分布，是一种离散概率分布，通常用来描述两种可能性的实验结果。
对于一次试验，结果只有两种可能：成功或失败。
如果成功的概率为p，失败的概率为1-p，则伯努利分布的概率质量函数为：P(x) = p^x(1-p)^(1-x)，其中x只能取0或1。
例如，假设某社交媒体平台上有100个用户，其中80个用户使用了新的功能，20个用户没有使用。
我们可以使用伯努利分布来计算，使用新功能的概率是否达到了某个预期的比例。
2. 正态分布正态分布是一种连续概率分布，是统计学中最为重要的分布之一。
它的概率密度函数是：f(x) = 1/(σ√(2π))e^(-(x-μ)^2/2σ^2)其中μ是均值，σ是标准差。
正态分布的概率密度函数呈钟形曲线，均值位于中心，标准差决定了曲线的宽度。
例如，假设某城市的年收入数据呈正态分布，我们可以使用这个分布来计算特定收入水平以下的人口比例。
3. 假设检验假设检验是统计学中的一个重要方法，用于确定一个样本是否符合某个概率分布的假设。
在假设检验中，我们首先提出一个原假设，假设样本符合某个分布，然后收集数据，计算出样本的均值和标准差。
接下来，我们使用统计方法来检验原假设的有效性。
对于伯努利分布的假设检验，我们可以使用χ²分布来计算p值。
例如，如果我们假设使用新功能的概率为0.8，然后从100个用户中随机抽取了40个使用新功能，我们可以使用χ²检验来计算使用新功能的概率是否真的为0.8。
对于正态分布的假设检验，我们可以使用z分布来计算p值。
例如，如果我们假设某城市的年收入数据呈正态分布，然后从这个城市中随机抽取了100个人的年收入数据，我们可以使用z检验来计算特定收入水平以下的人口比例是否符合我们的假设。
正态分布均值的假设检验
VS
详细描述
在单样本均值假设检验中，我们首先需要 确定一个期望的均值，然后计算样本的均 值。通过比较这两个值，我们可以判断样 本均值是否显著地偏离了期望的均值。常 用的统计量包括z分数和t分数，用于评估 样本均值与已知期望值之间的差异是否具 有统计学上的显著性。
双样本均值的假设检验
总结词
双样本均值的假设检验是检验两个独立样本的均值是否存在显著差异。
详细描述
在双样本均值假设检验中，我们需要比较两个独立样本的均值。通过计算两组样本的均值，并比较这两个值，我 们可以判断两个样本的均值是否存在显著差异。常用的统计量包括t检验和z分数，用于评估两个样本均值之间的 差异是否具有统计学上的显著性。
配对样本均值的假设检验
总结词
配对样本均值的假设检验是检验两个相关样本的均值是否存在显著差异。
Part
0（H0）
样本数据来自的总体均值等于某一固 定值。
备择假设（H1）
样本数据来自的总体均值不等于该固 定值。
选择合适的检验统计量
• 常用的检验统计量有t统计量、Z统计量等，根据具体情况选择合适的统计量。
确定显著性水平
• 显著性水平（α）：在假设检验中，原假设为真但被拒绝 的概率，通常取值在0.01至0.05之间。
正态分布在统计学中的重要性
基础性
正态分布是统计学中最重要的概 率分布之一，许多统计方法和理 论都基于正态分布。
广泛应用性
正态分布在自然和社会科学领域 都有广泛的应用，如生物学、医 学、经济学、心理学等。
理论依据
正态分布在统计学中提供了理论 依据，许多统计推断和决策方法 都基于正态分布的性质和假设。
1 2
判断假设是否成立
通过假设检验，可以判断一个假设是否成立，从 而为进一步的研究或决策提供依据。
正态分布的假设检验方法
正态分布的假设检验方法正态分布的假设检验方法假设检验是统计学中一种重要的方法，用于确定数据样本是否支持某个假设。
正态分布的假设检验方法是一种常用的假设检验方法，用于检验数据是否符合正态分布。
正态分布是统计学中最重要的概率分布之一，也是自然界中许多现象的模型。
正态分布的特点是均值和标准差唯一确定，呈钟形对称分布。
在实际应用中，我们常常需要通过样本数据来判断总体是否符合正态分布。
下面将介绍正态分布的假设检验方法。
首先，我们需要明确假设检验的零假设和备择假设。
在正态分布的假设检验中，零假设通常是总体符合正态分布，备择假设则是总体不符合正态分布。
其次，我们需要选择适当的检验统计量。
在正态分布的假设检验中，常用的检验统计量有样本均值、样本方差和样本偏度等。
根据具体问题的不同，选择合适的检验统计量进行计算。
然后，我们需要确定显著性水平。
显著性水平是决定是否拒绝零假设的临界值。
通常，我们选择显著性水平为0.05或0.01，即5%或1%的显著性水平。
接下来，我们计算检验统计量的观察值。
根据样本数据，计算得到检验统计量的观察值。
然后，我们需要计算检验统计量的临界值。
根据显著性水平和自由度，查找对应的临界值。
最后，我们比较观察值和临界值。
如果观察值大于临界值，则拒绝零假设，认为数据不符合正态分布；如果观察值小于等于临界值，则接受零假设，认为数据符合正态分布。
除了以上介绍的基本方法，正态分布的假设检验还有一些常用的方法，如Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验。
这些方法可以在不同情况下应用，以提高假设检验的准确性和可靠性。
总结起来，正态分布的假设检验方法是一种常用的假设检验方法，用于检验数据是否符合正态分布。
通过确定零假设和备择假设、选择适当的检验统计量、确定显著性水平、计算观察值和临界值，并比较它们的大小，我们可以得出数据是否符合正态分布的结论。
在实际应用中，我们还可以借助其他的假设检验方法，如Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验，以提高假设检验的准确性和可靠性。
正态检验方法
正态检验方法一、前言正态检验是统计学中常用的一种方法，用于检验数据是否符合正态分布。
正态分布是指在概率论和统计学中经常出现的一种连续概率分布，其特点是对称、单峰、钟形曲线。
正态分布在实际应用中具有很重要的意义，因此对数据进行正态检验就显得尤为重要。
本文将详细介绍正态检验的方法以及如何使用R语言进行正态检验。
二、什么是正态检验？正态检验（Normality Test）是指通过某些统计量对数据样本进行假设检验，判断样本是否符合正态分布。
常见的统计量有Kolmogorov-Smirnov (K-S) 检验、Shapiro-Wilk 检验、Anderson-Darling (A-D) 检验等。
三、K-S检验K-S检验（Kolmogorov–Smirnov test）是一种非参数假设检验方法，主要用于判断一个样本是否来自某个已知分布。
在正态性检查中，我们可以使用K-S测试来比较观察值与标准正态分布之间的差异。
1. K-S测试原理在使用K-S测试时，我们首先需要确定一个假设H0：该样本来自一个已知分布。
通常情况下，该已知分布是标准正态分布。
我们可以使用样本的均值和标准差来估计标准正态分布的参数。
接下来，我们需要计算出观察值与标准正态分布之间的最大偏差（D）。
这个偏差是指在统计学上，观察值与标准正态分布之间的最大距离。
最后，我们需要根据样本大小和显著性水平确定临界值。
如果D大于临界值，则拒绝假设H0，即该样本不符合正态分布。
2. 使用R语言进行K-S检验在R语言中，我们可以使用ks.test()函数进行K-S检验。
该函数包含两个参数：x表示要检验的数据向量；y表示用于比较的已知分布。
例如：```R# 生成一个随机数向量set.seed(123)x <- rnorm(100)# 进行K-S检验ks.test(x, "pnorm")```输出结果为：```ROne-sample Kolmogorov-Smirnov testdata: xD = 0.0863, p-value = 0.4814alternative hypothesis: two-sided```其中，D表示最大偏差；p-value表示拒绝原假设的显著性水平。
何谓正态性检验
何谓正态性检验，如何进行检验正态性检验(Normality test) 是一种特殊的假设检验，其原假设为：H 0：总体为正态分布正态性检验即是检验一批观测值（或对观测值进行函数变换后的数据）或一批随机数是否来自正态总体。
这是当基于正态性假定进行统计分析时，如果怀疑总体分布的正态性，应进行正态性检验。
但当有充分理论依据或根据以往的信息可确认总体为正态分布时，不必进行正态性检验。
z 有方向检验当在备择假设中仅指总体的偏度偏离正态分布的峰度，并且有明确的偏离方向时，检验称为有方向的检验。
特别当总体的偏度和峰度都偏离正态分布的偏度和峰度时，检验称为多方向的检验。
z 无方向检验当备择假设为H 1，总体不服从正态分布时，检验为无方向的检验。
检验方法由于有方向检验在实际检验中使用较少，故在此不作详细的介绍。
当不存在关于正态分布偏离的形式的实质性的信息时，推荐使用无方向检验。
GB/T4882-2001中删去了以前在无方向检验中常用的D 检验法。
代入以爱波斯—普里（EPPS-Pulley ）检验法。
保留了使用较多的W 检验法，即夏皮洛—威克尔（Shapiro-Wilk ）检验。
当8n 50≤≤时可以利用，小样本(n<8)对偏离正态分布的检验不太有效。
这种常用的无方向检验，由于实验室中一般检测的次数有限，所以它适于实验室测试数据的正态性检验。
它的实施步骤如下：（1） 将观测值按非降次序排列成：(1)(2)(3)()......n x x x x ≤≤≤（2） 按公式：2(1)()12()1()[]()L k n k k k n k k W x x W x x α+−==⎧⎫−⎨⎬⎩⎭=−∑∑ 计算统计量W 的值。
其中n 为偶数时，2n L =；n 为奇数时，12n L −=。
（3） 根据α和n 查GB/T 4882的表11得出W 的p 分位数p α。
（4） 判断：若W<p α，则拒绝H 0，否则不拒绝H 0。
统计学中的正态分布与假设检验公式整理
统计学中的正态分布与假设检验公式整理正态分布是统计学中一种重要的概率分布，广泛应用于各个领域的数据分析和模型建立中。
而假设检验则是统计学中常用的一种方法，用于对假设的真实性进行验证。
本文将对正态分布和假设检验的公式进行整理，并讨论其在统计学中的应用。
一、正态分布正态分布，又称为高斯分布，是一种连续概率分布。
它的概率密度函数的数学表达式为：f(x) = (1 / (σ * √(2π))) * e^(-((x - μ)^2 / (2 * σ^2)))其中，f(x)表示在取值为x的点的概率密度，μ表示正态分布的均值，σ表示正态分布的标准差。
正态分布的均值决定了分布的中心位置，标准差则决定了分布的形状。
正态分布具有许多重要性质，例如：1. 标准正态分布：当均值μ为0，标准差σ为1时，得到的正态分布称为标准正态分布。
其概率密度函数为：φ(x) = (1 / √(2π)) * e^(-x^2 / 2)标准正态分布在实际应用中经常用于转换其他正态分布为标准化分布，方便计算和比较。
2. 正态性检验：统计学中经常需要判断一组数据是否符合正态分布。
常用的正态性检验方法包括Kolmogorov-Smirnov检验、Shapiro-Wilk检验等。
这些方法都是基于样本数据与理论正态分布的差异来进行判断。
3. 中心极限定理：中心极限定理是统计学中一条非常重要的定理，它指出，对于任意一组具有有限方差的独立随机变量，其样本均值的分布在样本量趋于无穷时，逼近于正态分布。
二、假设检验假设检验是统计学中用于验证某个假设是否成立的一种方法。
在假设检验过程中，我们需要提出一个原假设（H0）和一个备择假设（H1），然后通过数据分析来判断是否支持原假设。
1. 假设检验的步骤：(1) 建立假设：根据实际问题和研究目的，提出原假设和备择假设。
(2) 选择显著性水平：显著性水平α是控制拒绝原假设的错误概率。
一般常用的显著性水平有0.05和0.01。
正态分布假设检验
正态分布假设检验一、概述正态分布假设检验是统计学中常用的一种方法，用于判断一个数据集是否符合正态分布。
正态分布是指在统计学中，当数据集的频率分布呈钟形曲线时，称其为正态分布。
正态分布在实际应用中非常广泛，因为许多自然现象都遵循这种分布规律。
对于一个数据集而言，如果它符合正态分布，则可以使用一系列的统计方法进行进一步的研究和分析。
二、检验方法1. 假设检验假设检验是指通过样本数据来推断总体参数的方法。
在正态分布假设检验中，我们需要对总体均值和标准差进行假设检验。
具体而言，我们需要提出原假设和备择假设两个假设：原假设：样本数据符合正态分布；备择假设：样本数据不符合正态分布。
在进行实际计算时，我们需要根据样本数据来计算出样本均值和标准差，并使用这些数据来推断总体均值和标准差是否符合正态分布。
2. 正态概率图正态概率图是判断一个数据集是否符合正态分布的常用方法之一。
它通过将数据集的分位数与正态分布的分位数进行比较，来判断数据集是否符合正态分布。
具体而言，正态概率图将数据集的每个值按照从小到大的顺序排列，并计算出每个值对应的标准化值（即该值与样本均值之间的差除以样本标准差）。
然后，将这些标准化值按照从小到大的顺序排列，并绘制在图表上。
如果数据集符合正态分布，则这些标准化值应当近似于一个直线。
3. 偏度和峰度检验偏度和峰度是用来描述一个数据集形态特征的指标。
在正态分布中，偏度为0，峰度为3。
因此，在进行正态分布假设检验时，我们可以通过计算样本偏度和峰度来判断样本是否符合正态分布。
具体而言，如果样本偏度和峰度与正态分布相差不大，则可以认为样本符合正态分布。
三、实例演示以下是一个实例演示，在Python中使用scipy库进行正态分布假设检验：```pythonimport numpy as npfrom scipy import stats# 生成100个随机数data = np.random.normal(0, 1, 100)# 进行正态性检验k2, p = stats.normaltest(data)alpha = 0.05# 输出检验结果print("p = {}".format(p))if p < alpha:print("数据不符合正态分布")else:print("数据符合正态分布")```在上述代码中，我们首先生成了一个包含100个随机数的数据集。
正态分布总体的区间估计与假设检验汇总表
（单侧检验）
2
(n
1)S 2
2 0
～2n1
2
2 /2
n
1
或
2
2 1- / 2
n 1
2 2 n 1
2
≥
2 0
2
<
2 0
（单侧检验）
2
2 1-
n
1
2. 两个正态总体均值及方差的假设检验表(显著性水平 α)
条件 原假设 H0 备择假设 H1
检验统计量
拒绝域
12
，
2 2
已知
1 =2 1 2 1 2
1 2
1 2
（单侧检验）
SW
(n1 1)S12 (n2 1)S22 n1 n2 2
T < - t (n1 n2 2)
1，2
未知
2 1
=
2 2
2 1
≤
2 2
2 1
≠
2 2
（双侧检验）
2 1
>
2 2
（单侧检验）
F
S12 S22
～
F ( n1 - 1, n2 - 1)
F ≥ F /2 n1 1, n2 1
已知
0 / n
X
0 n
u
/2,
X
0 n
u
/2
2 未知 T X 0 ～ t(n 1) S/ n
X
S n 1
t / 2
n
1 ,
X
S n
1
t
/
2
n
1
方差 2
未知
2
(n 1)S 2
2 0
～2n1
(n 2 /
1)S 2
多元正态分布参数的假设检验
2 22.74 32.56 51.49 61.39 9 22.62 32.57 51.23 61.39 16 23.02 33.05 51.48 61.44
3 22.60 32.76 51.50 61.22 10 22.67 32.67 51.64 61.50 17 23.02 32.95 51.55 61.62
5
武汉理工大学统计学系唐湘晋
一、Σ已知时单个总体均值向量的检验
设 X1, X2,…, Xn 是来自正态总体 N p ( μ , Σ ) 的样本, 考虑假设: H 0 :μ = μ 0 ,
H 1 :μ ≠ μ 0
a) p = 1 b) p > 1
U 1 )
T02 = n ( X − μ 0 )′ Σ − 1 ( X − μ 0 ) .
4
武汉理工大学统计学系唐湘晋
§3.2 多元正态分布的均值向量的检验
p维正态总体 N p (μ, Σ) 的统计推断问题，包括均 值向量的检验和均值的置信域问题。 p维正态随 机向量的每一个分量都是一元正态变量，若将p 维均值向量的检验问题化为p个一元正态的均值 检验问题，虽然可以使问题简化，但忽略了p个 分量间的互相依赖关系，常常得不出正确的结 论。
13
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解:
⎡ X 1 ⎤ ⎡ 22.82 ⎤ ⎢ ⎥ ⎢ X 2 ⎥ ⎢ 32.79 ⎥ ⎥ = X=⎢ ⎢ X 3 ⎥ ⎢ 51.45 ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ X 4 ⎥ ⎣ 61.38 ⎦ ⎢ ⎦ ⎣
1 21 V= ∑ (Xi − X)(Xi − X)′ 21 − 1 i=1 ⎡ 70.3076 ⎤ ⎢ −52.1469 ⎥ 73.5511 ⎥ =⎢ ⎢ 3.4462 −19.3637 ⎥ 90.4098 ⎢ ⎥ 1.2022 −33.6989 40.0895⎦ −6.9624 ⎣
正态分布假设检验计算过程
正态分布假设检验计算过程正态分布啊，这可是个很重要的概念呢！想象一下，就好像是一群数据在排队，它们按照一定的规律分布着。
要进行正态分布假设检验计算，咱先得搞清楚几个关键的东西。
比如说均值和标准差，这就像是队伍的中心和队伍的松散程度。
咱先收集一堆数据，这就像是把一群小伙伴召集起来。
然后呢，计算出均值，这就是找到这群小伙伴的平均水平啦。
接着算标准差，看看数据们是紧紧围绕着均值呢，还是比较分散。
然后呢，根据咱要检验的假设，来看看这些数据是不是符合正态分布的特点。
这就好比看这群小伙伴站的队形是不是比较标准。
比如说，咱假设某个事件应该符合正态分布，那就得看看实际的数据是不是真的这样。
如果数据离均值太远，那就有点奇怪啦，就好像队伍里有个小伙伴站得特别突兀。
计算过程中呢，要用到一些公式和方法，可别被这些公式吓到哦，就把它们当成是帮助我们判断的工具。
咱可以通过画个图来直观地看看数据的分布情况，这就像给这群小伙伴拍个照片，一下子就能看出来大概的样子。
要是发现数据不太对劲，那咱就得好好琢磨琢磨啦，是不是有啥特殊情况影响了它们呀。
有时候，计算过程可能会有点复杂，但别着急，一步一步来，就像走迷宫一样，慢慢就能找到出口啦。
而且哦，这正态分布假设检验计算在很多领域都很有用呢！比如在统计学里，能帮我们判断一些现象是不是正常；在科学研究中，可以验证我们的理论是不是靠谱。
你想想，如果没有这个计算过程，那我们对很多事情的理解可能就会很模糊，就像在大雾里走路一样，看不清方向。
但有了它，我们就能更清楚地了解数据背后的意义，就像有了一盏明灯，照亮我们前进的道路。
所以啊，可别小看这正态分布假设检验计算过程哦，它可是能帮我们解开很多谜团的重要工具呢！咱可得好好掌握它，让它为我们服务呀！怎么样，是不是觉得挺有意思的呀？哈哈！。
假设检验二项分布与正态分布
第七章假设检验有了概率和概率分布的知识，接下来我们要逐步掌握统计检验的一般步骤。
既然按照数学规则得到的概率都不能用经验方法准确求得，于是，理论概率和经验得到的频率之间肯定存在某种差别，这就引出了实践检验理论的问题。
第一节二项分布二项分布是从著名的贝努里试验中推导而来。
所谓贝努里试验，是指只有两种可能结果的随机试验。
每当情况如同贝努里试验，是在相同的条件下重复n次，考虑的是“成功” 的概率，且各次试验相互独立，就可利用与二项分布有关的统计检验。
虽然许多分布较之二项分布更实用，但二项分布简单明了，况且其他概率分布的使用和计算逻辑与之相同。
所以要理解统计检验以及它所涉及的许多新概念，人们几乎都乐意从二项分布的讨论入手。
1.二项分布的数学形式二项试验中随机变量X的概率分布，即P(X=X) = C x p x q n-x on(7. 3)2.二项分布的讨论(1)二项分布为离散型随机变量的分布。
(2)二项分布的图形当p = 0. 5时是对称的，当p W 0. 5时是非对称的，而当n愈大时非对称性愈不明显。
(3)二项分布的数学期望E(X)=〃 = np，变异数D(X) = O2= npq。
(4)二项分布受成功事件概率p和试验次数n两个参数变化的影响，只要确定了p和n, 成功次数x的概率分布也随之确定。
因而，二项分布还可简写作B(x；n, p)。
(5)二项分布的概率值除了根据公式直接进行计算外，还可查表求得。
第二节统计检验的基本步骤概率分布不是一种研究者从资料中看到的分布，我们讨论它，不是出于对数学的爱好，而是因为统计推论的有关工作需要它。
所有的统计检验都包含某些特定的步骤：(1)建立假设；(2)求抽样分布(所谓抽样分布，就是把具体概率数值赋予样本每个或每组结果的概率分布)；(3)选择显著性水平和否定域；(4)计算检验统计量；(5)判定。
1.建立假设统计检验是将抽样结果和抽样分布相对照而作出判断的工作。
取得抽样结果，依据描述性统计的方法就足够了。
假设检验之正态性检验,F 检验,T 检验
案例解析
• • • 如下图是BOSA AOP和ER用三种方法做出来的正态性检验 一般我们认为P>α (通常取0.05 或0.1) 就可以认为其不能拒绝正态的，也就是 大致认为其是正态分布的，而且P值越大，数据正态的信心越大。 下述参数中BOSA AOP是为非正态分布的，而ER是正态分布的。
方差齐性检验
拒绝H0
a/2
1 - a
a/2
临界值
0
样本统计量 临界值
显著性水平和拒绝域
(双侧检验 )
抽样分布
拒绝H0
置信水平 拒绝H0
a/2
1 - a
a/2
0 临界值
临界值
样本统计量
显著性水平和拒绝域
(单侧检验 )
抽样分布
拒绝H0
置信水平
a
1 - a
0 临界值
样本统计量
显著性水平和拒绝域
(左侧检验 )
... 如果这是总体 的假设均值
20
= 50 H0
样本均值
假设检验的过程
提出假设 作出决策
拒绝原假设 别无选择!
我认为人口的平 均年龄是50岁
总体
抽取随机样本
均值 x = 20
原假设与备择假设
假设(hypothesis)
原假设 备择假设 （Null Hypothesis) （Alternative Hypothesis）
检验统计量与拒绝域
检验统计量(test
statistic)
1. 根据样本观测结果计算得到的，并据以对 原假设和备择假设作出决策的某个样本统 计量 2. 对样本估计量的标准化结果
– 原假设H0为真
判断数据正态分布
生成正态概率图并进行假设检验，以检查观测值是否服从正态分布。
对于正态性检验，假设为H0：数据服从正态分布与H1：数据不服从正态分布图形中的垂直尺度类似于正态概率图中的垂直尺度，水平轴为线性尺度，此线形成数据所来自总体的累积分布函数的估计值。
图中会显示总体参数的数字估计（均值和标准差）、正态性检验值以及关联的p 值。
正态性检验的方法很多，但具体原理是不相同的，有些是拟合优度检验，有些是偏峰度检验。
用Minitab作数据的正态性检验的方法：统计>基本统计量>正态性检验 (stat>Basic Statistic>Normality test)最后都是看P值，P>就基本可以认为数据正态有如下三种检验方法：(1 Anderson-Daling，缺省状态即为此检验法，AD法最灵敏。
AD检验是很准确的判断方法，表面上在直线附近, 但很可能被拒绝。
(2 Ryan-Joiner (它实际上与W检验很相似，ISO将它定为标准检验方法，中国国标也采用此法)。
(3 Kolmogorov-Smirnov方法。
Anderson-Darling和Kolmogorov- Smirnov检定方法是基于经验分布函数，Ryan-Joiner (类似Shapiro-Wilk)是基于相关与回归的，一般而言都选Anderson-Darling。
三种检验方法的详细解释如下：Anderson-Darling检验（A-D检验），是一种基于经验累积分布函数（ECDF）的算法，特别适用于小样本（当然也适用于大样本），AD值越小，表明分布对数据拟合度越好，A-D检验只适合特定的连续分布如：normal、lognormal、exponential、Weibull、logistic、extreme-value type 1。
A-D检验是对K-S检验的一种修正，相比K-S检验它加重了对尾部数据的考量，K-S检验具有分布无关性，它的临界值并不依赖被测的特定分布，而A-D检验使用特定分布去计算临界值，这使得A-D检验具有更灵敏的优势。
8-2正态分布均值的假设检验
)
的情况
利用t检验法检验具有相同方差的两正态总 体均值差的假设.
设 X1, X2 ,, Xn 为来自正态总体N (1, 2 ) 的样本, Y1,Y2 ,,Yn 为来自正态总体N (2 , 2 )的
样本, 且设两样本独立. 注意两总体的方差相等.
又设 X ,Y 分别是总体的样本均值, S12 , S22是样本
因为 2 未知, 不能利用 X 0 来确定拒绝域. / n
因为 S 2 是 2 的无偏估计, 故用 S 来取代 , 即采用t X 0 来作为检验统计量.
S/ n
当观察值
t
x 0
s/ n
过分大时就拒绝H0,
拒绝域的形式为 t x 0 k . s/ n
根据第六章§2定理三知,
定理三
当H0为真时,
79.1, 81.0, 77.3, 79.1, 80.0, 78.1, 79.1, 77.3, 80.2, 82.1; 设这两个样本相互独立, 且分别来自正态总
体 N (1, 2 )和 N (2, 2 ), 1, 2, 2均为未知, 问建议的新操作方法能否提高得率? (取 0.05)
解 需要检验假设 H0 : 1 2 0, H1 : 1 2 0.
即甲、乙两台机床加工的产品直径无显著差异.
三、基于成对数据的检验( t 检验 )
从直观上看, 合理的检验法则是:
若观察值 x 与 0 的差 x 0 过分大, 即 x 0 k ,
则我们拒绝 H0 接受 H1 .
拒绝域的形式 x 0 k , ( k 待定). 由标准正态分布的分布函数 (•) 的单调性可知,
P{拒绝 H0 | H0 为真 } P0 ( x 0 k)
P 0
要检验假设 H0 : 10.5, H1 : 10.5,
正态分布的假设检验方法
正态分布的假设检验方法正态分布是一个重要的统计概念，经常用于解决各种实际问题。
不同于其它常见分布，正态分布具有非常特殊的性质，其中最突出的就是其反映了许多现实生活中的随机变量（例如人的身高、体重等）的分布类似于正态分布的情况。
随着科技与数据收集技术的不断进步，人们能够收集到越来越多的实际数据，并采用各种统计方法来分析这些数据。
在实际应用中，对于一些特定的问题，我们需要检验数据是否符合正态分布，并进而研究相关假设问题。
这需要运用到假设检验的方法，因此本文将对正态分布的假设检验方法进行详细阐述，包括其基础理论、假设设定方法、检验统计量的计算以及显著性检验的实现等。
一、基础理论正态分布是统计学中一个重要的概念，它是一个连续型概率分布，通常由两个参数μ和σ描述，其中μ是正态分布的均值，σ是正态分布的标准差。
对于一个正态分布的随机变量x ~N(μ,σ²)，它的概率密度函数可以表示为：$$ f(x)=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}\mathrme^{−(x−\mu)^2/2\sigma^2} $$在实际研究中，许多随机变量的分布都具有类似于正态分布的特性，在大样本情况下，它们的概率密度图常常能够像钟形曲线一样展示出来，因此我们可以通过正态分布模型，来描述某些随机变量的概率分布情况。
随着数据科学的不断进步，我们现在可以通过各种手段来收集数据，并利用统计工具对这些数据进行分析。
假设检验是其中一个最基础的分析方法，它通常用于判断某一假设是否成立。
正态分布的假设检验方法，就是一种基于正态分布模型的检验方法。
二、假设设定方法在进行正态分布的假设检验时，我们通常要设定两个假设，分别为原假设和备择假设。
原假设（$H_0$）是我们想要检验的假设，而备择假设（$H_1$）则是对原假设的拒绝。
在正态分布的假设检验中，常见的假设包括以下两种：1. 单样本均值检验对于单样本均值检验，我们设定以下的原假设和备择假设：$$ H_0:\mu=\mu_0 \ \ \ \ \ H_1:\mu\neq\mu_0 $$其中，$H_0$表示总体均值等于特定值$\mu_0$，$H_1$表示总体均值不等于$\mu_0$。
品检中的正态分布假设检验
品检中的正态分布假设检验正态分布假设检验是品检中常用的统计方法之一。
品检是指通过对产品或过程样本的抽样检验，以确定产品或过程是否符合预定的质量要求。
在品检中，我们常常需要判断样本数据是否来自正态分布的总体。
正态分布是一种特殊的概率分布，对于许多工程和科学应用具有重要意义。
品检中的正态分布假设检验依赖于样本数据的抽样。
抽样是从总体中选取一部分个体进行检验，以推断总体的特征。
通常，我们假设总体分布是正态的，即符合正态分布的特征。
假设检验的目的是判断样本的观察结果是否支持这一假设。
接下来，我们需要通过计算样本数据的统计量来进行假设检验。
在正态分布假设检验中，常用的统计量是样本均值和样本标准差。
样本均值是对总体均值的估计，而样本标准差则是对总体标准差的估计。
通过计算这些统计量，我们可以对样本数据与假设的总体分布进行比较。
在进行正态分布假设检验时，我们通常采用t检验或者F检验。
t检验适用于小样本量的情况，而F检验则适用于大样本量的情况。
这两种检验方法都是基于正态分布理论的基础上进行的。
在进行t检验时，我们需要计算出一个统计量t值，并与一个临界值进行比较。
t值的计算方法为样本均值与总体均值之间的差异除以标准差的比值。
根据t值与临界值的比较结果，我们可以判断样本数据是否支持正态分布假设。
在进行F检验时，我们需要计算出一个统计量F值，并与一个临界值进行比较。
F值的计算方法为两个样本的方差比值。
与t检验类似，根据F值与临界值的比较结果，我们可以判断样本数据是否支持正态分布假设。
除了t检验和F检验之外，还有一些其他的正态分布假设检验方法，如卡方检验和Kolmogorov-Smirnov检验。
这些方法在特定的情境下具有应用的价值，可以根据具体问题的需求选择合适的检验方法。
在进行正态分布假设检验时，我们还需要设置显著性水平。
显著性水平是指根据样本数据进行假设检验时所接受的错误概率。
常见的显著性水平有0.05和0.01等。
两个正态总体均值差和方差的假设检验
方差齐性检验是检验 两个正态总体方差是 否相等的统计方法。
常用的方差齐性检验 方法有：Levene检验、 Bartlett检验和Welch 检验。
Levene检验基于方差 分析，通过比较不同 组间的方差来判断方 差是否齐性。
Bartlett检验基于 Kruskal-Wallis秩和 检验，通过比较不同 组间的中位数和四分 位距来判断方差是否 齐性。
独立样本的均值检验
1
独立样本的均值检验是用来比较两个独立正态总 体的均值是否存在显著差异的统计方法。
2
常用的独立样本均值检验方法包括t检验和z检验， 其中t检验适用于小样本和大样本，而z检验适用 于大样本。
3
在进行独立样本均值检验时，需要满足独立性、 正态性和方差齐性的假设，以确保检验结果的准 确性和可靠性。
根据研究目的和数据类型，选择合适的统计量 来描述样本数据。
确定临界值
根据统计量的分布和显著性水平，确定临界值。
计算样本统计量
根据样本数据计算所选统计量的值。
做出决策
将样本统计量的值与临界值进行比较，做出接受 或拒绝原假设的决策。
解读结果
根据决策结果解读研究问题，给出结论和建议。
Part
02
两个正态总体均值的假设检验
Part
05
结论与展望
假设检验的优缺点
理论基础坚实
假设检验基于概率论和统计学原理，具有坚实的理论基础。
操作简便
假设检验提供了清晰的步骤和标准，方便研究者进行操作。
假设检验的优缺点
• 实用性强：假设检验广泛应用于各个领域，为科学研究和实践提供了有效的工具。
假设检验的优缺点
01
对数据要求较高
假设检验对数据的分布、样本量 等有一定的要求，不符合条件的 样本可能导致检验结果不准确。
如何利用正态分布进行假设检验
如何利用正态分布进行假设检验在统计学中，假设检验是一种常用的方法，用于判断样本数据是否支持某个假设。
正态分布是统计学中最为常见的分布之一，因此在进行假设检验时，常常会利用正态分布进行分析。
本文将探讨如何利用正态分布进行假设检验，并介绍一些相关的概念和步骤。
一、假设检验的基本概念假设检验包括两个假设：原假设（H0）和备择假设（H1）。
原假设通常是我们要进行检验的假设，备择假设则是对原假设的否定。
在进行假设检验时，我们首先假设原假设成立，然后根据样本数据的统计量来判断是否拒绝原假设。
二、正态分布的基本特征正态分布是一种连续概率分布，其密度函数呈钟形曲线，对称分布于均值处。
正态分布的均值和方差完全决定了整个分布的形态。
正态分布在统计学中的应用非常广泛，许多自然现象和实验结果都可以近似地服从正态分布。
三、利用正态分布进行假设检验的步骤1. 提出假设：根据研究问题和目标，明确原假设和备择假设。
2. 选择显著性水平：显著性水平（α）是指在进行假设检验时，犯第一类错误的概率。
通常情况下，显著性水平取0.05或0.01。
3. 计算统计量：根据样本数据计算出适当的统计量，如样本均值、标准差等。
4. 计算临界值：根据显著性水平和自由度，查找对应的临界值。
临界值是用来判断在原假设成立的情况下，样本统计量是否落在拒绝域内。
5. 判断结果：比较计算得到的统计量与临界值，如果统计量落在拒绝域内，则拒绝原假设，否则接受原假设。
6. 得出结论：根据判断结果，得出关于原假设的结论。
四、实例演示假设我们想要检验某个药物对疾病的治疗效果。
我们将100名患者分为两组，一组接受药物治疗，另一组接受安慰剂治疗。
我们的原假设是药物对疾病的治疗效果没有显著影响，备择假设是药物对疾病的治疗效果有显著影响。
首先，我们选择显著性水平为0.05。
然后，根据样本数据计算出两组的均值和标准差。
接下来，计算统计量，可以选择 t 检验或者 z 检验，具体选择哪种检验方法取决于样本量和总体方差是否已知。