概率论与数理统计教案 第7章 假设检验
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?
概率论与数理统计-假设检验
14
若
取伪的概率较大.
15
/2
0.12 0.1
0.08 0.06 0.04 0.02
/2 H0 真
60 62.5 65 67.5 70 72.5 75
0.12 0.1
0.08 0.06 0.04 0.02
H0 不真
67.5 70 72.5 75 77.5 80 82.5
16
现增大样本容量,取n = 64, = 66,则
41
两个正态总体
设 X ~ N ( 1 1 2 ), Y ~ N ( 2 2 2 )
两样本 X , Y 相互独立, 样本 (X1, X2 ,…, Xn ), ( Y1, Y2 ,…, Ym ) 样本值 ( x1, x2 ,…, xn ), ( y1, y2 ,…, ym )
显著性水平
42
(1) 关于均值差 1 – 2 的检验
原假设 备择假设 检验统计量及其在
H0
H1
H0为真时的分布拒绝域 Nhomakorabea1 – 2 = 1 – 2
1 – 2 1 – 2 <
1 – 2 1 – 2 > ( 12,22 已知)
43
原假设 备择假设 检验统计量及其在
H0
H1
H0为真时的分布
1 – 2 = 1 – 2
拒绝域
1 – 2 1 – 2 <
1 – 2 1 – 2 >
12, 22未知
12
=
2 2
其中
44
(2)
关于方差比
2 1
/
2 2
的检验
原假设 备择假设 检验统计量及其在
H0
H1
H0为真时的分布
《概率统计教学资料》第7章假设检验2节
显著性水平的选择对假设检验的结果具有重要影 响,应根据实际情况合理设定。
重复实验
在可能的情况下,进行重复实验以获得更可靠的 结果。
考虑使用精确概率法
在某些情况下,使用精确概率法代替二项式概率 法可以提高检验的准确性。
综合多种统计方法
根据实际情况,综合运用多种统计方法来提高检 验的准确性。
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,通过样本 数据对总体参数进行推断,例如t 检验和方差分析。
非参数检验
不依赖于总体参数的假设,直接 对样本数据进行统计分析,例如 秩和检验和卡方检验。
独立样本检验与配对样本检验
独立样本检验
THANK YOU
感谢聆听
假设检验是统计推断的核心,广泛应用于各个领域 。
假设检验的基本步骤
01
提出假设
02
选择合适的统计量
03 确定显著性水平
04
进行检验
结论解释
05
根据研究问题提出原假设和备择假设。 根据研究目的选择合适的统计量来描述样本数据。 选择一个合适的显著性水平,用于判断假设是否成立。 根据样本数据计算统计量,并判断原假设是否成立。 根据检验结果,给出接受或拒绝原假设的结论。
方差分析实例
总结词
方差分析用于检验多个总体均值的差异,适 用于大样本数据。
详细描述
例如,某饮料公司为了比较三种不同配方饮 料的销售量,在相同的销售条件下进行了测 试。三个月后,三种饮料的平均销售量分别 为1000瓶、1200瓶和950瓶。通过方差分 析,我们发现三种饮料之间的销售量差异具 有统计学意义,因此可以认为不同的配方对 饮料的销售量有显著影响。
《概率论与数理统计》第七章_假设检验
第七章 假设检验学习目标知识目标:理解假设检验的基本概念小概率原理;掌握假设检验的方法和步骤。
能力目标:能够作正态总体均值、比例的假设检验和两个正态总体的均值、比例之差的假设检验。
参数估计和假设检验是统计推断的两种形式,它们都是利用样本对总体进行某种推断,然而推断的角度不同。
参数估计是通过样本统计量来推断总体未知参数的取值范围,以及作出结论的可靠程度,总体参数在估计前是未知的。
而在假设检验中,则是预先对总体参数的取值提出一个假设,然后利用样本数据检验这个假设是否成立,如果成立,我们就接受这个假设,如果不成立就拒绝原假设。
当然由于样本的随机性,这种推断只能具有一定的可靠性。
本章介绍假设检验的基本概念,以及假设检验的一般步骤,然后重点介绍常用的参数检验方法。
由于篇幅的限制,非参数假设检验在这里就不作介绍了。
第一节 假设检验的一般问题关键词:参数假设;检验统计量;接受域与拒绝域;假设检验的两类错误一、假设检验的基本概念(一)原假设和备择假设为了对假设检验的基本概念有一个直观的认识,不妨先看下面的例子。
例7.1 某厂生产一种日光灯管,其寿命X 服从正态分布)200 ,(2μN ,从过去的生产经验看,灯管的平均寿命为1550=μ小时,。
现在采用新工艺后,在所生产的新灯管中抽取25只,测其平均寿命为1650小时。
问采用新工艺后,灯管的寿命是否有显著提高?这是一个均值的检验问题。
灯管的寿命有没有显著变化呢?这有两种可能:一种是没有什么变化。
即新工艺对均值没有影响,采用新工艺后,X 仍然服从)200 ,1550(2N 。
另一种情况可能是,新工艺的确使均值发生了显著性变化。
这样,1650=X 和15500=μ之间的差异就只能认为是采用新工艺的关系。
究竟是哪种情况与实际情况相符合,这需要作检验。
假如给定显著性水平05.0=α。
在上面的例子中,我们可以把涉及到的两种情况用统计假设的形式表示出来。
第一个统计假设1550=μ表示采用新工艺后灯管的平均寿命没有显著性提高。
概率论与数理统计:假设检验
教学内容一、引入新课:假设检验能解决什么问题呢?它能解决的问题分为两大类,第一类是参数假设检验,如果总体的分布已知,但是某个参数未知,对未知参数进行检验称为参数假设检验。
第二类是非参数假设检验,这时总体的分布未知,对未知分布的类型提出假设并检验,这时非参数假设检验。
二、讲授新课:1、假设检验的基本原理:假设检验的基本过程是,对于一个统计模型,先提出一个假设,然后根据抽取的样本对假设进行检验,然后做出接受或者拒绝假设的决策。
下面通过一个例子具体地看一下假设检验的基本原理。
在一次社交聚会中,一位女士宣称,她能区分熬好的咖啡中是先加的奶还是先加的糖,并当场试验,结果8杯中判断正确7杯,问这位女士真的具有这样的鉴别能力吗?解:假设该女士不具备鉴别能力,也就是她的判断是会乱猜的,因此,每杯咖啡猜正确的概率为21。
那么,8杯中猜对7杯的以上的概率可以利用古典概型的方法计算出来,其值为0.0352这个值较小,我们认为是小概率事件。
又因为一般认为在一次试验中,小概率事件是不可能发生的,但是这个事件发生了,从而产生了矛盾。
因此,认为是假设错误,拒绝假设,也就是该女士应该是具有鉴别咖啡的能力的。
这个问题的解决就是经历了,假设、检验、决策这三个环节。
其中假设就是女士不具备鉴别能力。
检验就是在假设的条件下,计算出发生事件的概率,发现这个概率是个小概率事件,在一次试验中不可能发生。
所以,最后的决策是拒绝假设。
(1)假设检验的推理依据:小概事件在一次试验中几乎不可能发生。
因此给出小概率事件的标准记为α,一般为发生概率小于为0.05或0.01,称为叫小概率事件。
(2)假设检验的基本思想是具有概率性质的反证法。
2、假设检验的例题:例 1 某单位新购进一台设备进行测试,已知该设备的误差服从正态分布,方差为0.01,正常情况下,系统误差为0,现在实际测试16次,误差值为x1,…,xn, 计算得出样本均值为0.072,问,能否认为该设备工作正常?首先,看看本题的已知条件:机器正常时,均值0=μ,方差为0.01,抽取的样本均值为0.072,样本容量为16,最后给出小概率的标准05.0=α,这也是小概率事件的标准,也就是事件的概率小于0.05是小概率事件,否则就不是小概率事件。
概率论与数理统计课件:ch7-1 假设检验的概念和步骤
应用中, 一般原则是:控制犯第一类错误的概率,
即给定 , 然后通过增大样本容量 n来减小 .
关于 显著性水平 的选取: 若注重经济效益, 可小些,如 0.01; 若注重社 会效益, 可大些,如 0.1;若要兼顾经济效益和
则没有理由怀疑假设 H0 的正确性. 而取出的是红球,
小概率事件竟然在一次试验中发生了,故有理由拒绝
假设 H0 , 即认为甲的说法不正确.
Probability and Statistics– Chapter 7 Hypothesis Testing
5
二 假设检验的基本思想
假设检验的基本思想 实质上是带有某种概率性质
的反证法. 为了检验一个假设 H0是否正确,首先假 定该 H0 正确,然后根据抽取到的样本对假设 H0
作出接受或拒绝的决策. 如果样本观察值导致了不
合理的现象的发生,就应拒绝假设 H0 , 否则应接受 假设 H0 .
假设检验中所谓“不合理”并,非逻辑中的绝对矛盾,
而是基于人们在实践中广泛采用的原则, 即小概率 事件在一次试验中是几乎不发生的。
社会效益,一般可取 0.05.
Probability and Statistics– Chapter 7 Hypothesis Testing
10
理论上,自然希望犯这两类错误的概率都很小,但
当样本容量 n 固定时, , 不能同时都小,即 变
小时, 就变大;而 变小时, 就变大. 在实际
应用中, 一般原则是:控制犯第一类错误的概率,
14
353 345 357 339 355 360
试问生产线工作是否正常?
概率论与数理统计教案假设检验
概率论与数理统计教案-假设检验第一章:假设检验概述1.1 假设检验的定义与作用引导学生理解假设检验的基本概念解释假设检验在统计学中的重要性1.2 假设检验的基本步骤介绍假设检验的基本步骤,包括建立假设、选择显著性水平、计算检验统计量、确定决策规则和给出结论1.3 假设检验的类型解释单样本假设检验、两样本假设检验和方差分析等不同类型的假设检验第二章:单样本假设检验2.1 单样本Z检验介绍单样本Z检验的适用场景和条件解释Z检验的计算方法和步骤2.2 单样本t检验介绍单样本t检验的适用场景和条件解释t检验的计算方法和步骤2.3 单样本秩和检验介绍单样本秩和检验的适用场景和条件解释秩和检验的计算方法和步骤第三章:两样本假设检验3.1 两样本t检验介绍两样本t检验的适用场景和条件解释两样本t检验的计算方法和步骤3.2 两样本秩和检验介绍两样本秩和检验的适用场景和条件解释两样本秩和检验的计算方法和步骤3.3 配对样本t检验介绍配对样本t检验的适用场景和条件解释配对样本t检验的计算方法和步骤第四章:方差分析4.1 方差分析的适用场景和条件解释方差分析的适用场景和条件,包括完全随机设计、随机区组设计和析因设计等4.2 方差分析的计算方法介绍方差分析的计算方法,包括总平方和、组间平方和和组内平方和的计算4.3 方差分析的判断准则解释F检验的判断准则和显著性水平的确定第五章:假设检验的扩展5.1 非参数检验介绍非参数检验的概念和适用场景解释非参数检验的计算方法和步骤5.2 假设检验的优化方法介绍自助法和贝叶斯方法等假设检验的优化方法5.3 假设检验的软件应用介绍使用统计软件进行假设检验的方法和技巧第六章:卡方检验6.1 卡方检验的基本概念介绍卡方检验的定义和作用解释卡方检验在分类数据分析中的应用6.2 拟合优度检验解释拟合优度检验的概念和计算方法举例说明拟合优度检验在实际中的应用6.3 独立性检验解释独立性检验的概念和计算方法举例说明独立性检验在实际中的应用第七章:诊断性统计与效果量分析7.1 诊断性统计的概念介绍诊断性统计的定义和作用解释诊断性统计在教学评估中的应用7.2 效果量的计算方法介绍效果量的定义和计算方法解释不同效果量指标的含义和应用7.3 效果量分析的实际应用举例说明效果量分析在教学研究中的具体应用第八章:多重比较与事后检验8.1 多重比较的概念介绍多重比较的定义和作用解释多重比较在实验数据分析中的应用8.2 事后检验的方法介绍事后检验的概念和计算方法解释不同事后检验方法的原理和应用8.3 多重比较与事后检验的实际应用举例说明多重比较与事后检验在实际研究中的应用第九章:贝叶斯统计与贝叶斯推断9.1 贝叶斯统计的基本概念介绍贝叶斯统计的定义和特点解释贝叶斯统计与经典统计的区别9.2 贝叶斯推断的计算方法介绍贝叶斯推断的计算方法和步骤解释贝叶斯推断在实际中的应用9.3 贝叶斯统计软件应用介绍使用贝叶斯统计软件进行数据分析的方法和技巧第十章:假设检验的综合应用与案例分析10.1 假设检验在医学研究中的应用举例说明假设检验在医学研究中的具体应用10.2 假设检验在社会科学研究中的应用举例说明假设检验在社会科学研究中的具体应用10.3 假设检验在商业数据分析中的应用举例说明假设检验在商业数据分析中的具体应用重点和难点解析重点环节1:假设检验的定义与作用假设检验是统计学中的核心内容,理解其定义和作用对于后续的学习至关重要。
概率论与数理统计教程第七章答案
.第七章假设检验7.1设总体J〜N(4Q2),其中参数4, /为未知,试指出下面统计假设中哪些是简洁假设,哪些是复合假设:(1) W o: // = 0, σ = 1 ;(2) W o√∕ = O, σ>l5(3) ∕70:// <3, σ = 1 ;(4) % :0< 〃 <3 ;(5)W o :// = 0.解:(1)是简洁假设,其余位复合假设7.2设配么,…,25取自正态总体息(19),其中参数〃未知,无是子样均值,如对检验问题“0 :〃 = 〃o, M :4工从)取检验的拒绝域:c = {(x1,x2,∙∙∙,x25)r∣x-χ∕0∖≥c},试打算常数c ,使检验的显著性水平为0. 05_ Q解:由于J〜N(〃,9),故J~N(",二)在打。
成立的条件下,一/3 5cP o(∖ξ-^∖≥c) = P(∖ξ-μJ^∖≥-)=2 1-Φ(y) =0.05Φ(-) = 0.975,-= 1.96,所以c=L176°3 37. 3 设子样。
,乙,…,25取自正态总体,cr:已知,对假设检验%邛=μ0, H2> /J。
,取临界域c = {(X[,w,…,4):片>9)},(1)求此检验犯第一类错误概率为α时,犯其次类错误的概率夕,并争论它们之间的关系;(2)设〃o=0∙05, σ~=0. 004, a =0.05, n=9,求"=0.65 时不犯其次类错误的概率。
解:(1)在儿成立的条件下,F~N(∕o,军),此时a = P^ξ≥c^ = P0< σo σo )所以,包二为册=4_,,由此式解出c°=窄4f+为% ∖∣n在H∣成立的条件下,W ~ N",啊 ,此时nS = %<c°) = AI。
气L =①(^^~品)二①匹%=①(2δξ^历σoA∣-σ+A)-A-------------- y∕n)。
《概率论与数理统计》教案
《概率论与数理统计》教案第一章:概率论的基本概念1.1 随机现象与样本空间1.2 事件及其运算1.3 概率的定义与性质1.4 条件概率与独立性第二章:随机变量及其分布2.1 随机变量的概念2.2 离散型随机变量的概率分布2.3 连续型随机变量的概率密度2.4 随机变量函数的分布第三章:多维随机变量及其分布3.1 二维随机变量的联合分布3.2 边缘分布与条件分布3.3 随机变量的独立性3.4 多维随机变量函数的分布第四章:大数定律与中心极限定理4.1 大数定律4.2 中心极限定理4.3 样本均值的分布4.4 样本方差的估计第五章:数理统计的基本概念5.1 统计量与抽样分布5.2 参数估计与点估计5.3 置信区间与置信水平5.4 假设检验与p值第六章:参数估计6.1 总体参数与样本参数6.2 估计量的性质6.3 最大似然估计6.4 点估计与区间估计第七章:假设检验7.1 假设检验的基本概念7.2 检验的错误与功效7.3 常用检验方法7.4 似然比检验与正态分布检验第八章:回归分析8.1 线性回归模型8.2 回归参数的估计8.3 回归模型的检验与诊断8.4 多元线性回归分析第九章:方差分析9.1 方差分析的基本概念9.2 单因素方差分析9.3 多因素方差分析9.4 协方差分析与重复测量方差分析第十章:时间序列分析10.1 时间序列的基本概念10.2 平稳性检验与时间序列模型10.3 自回归模型与移动平均模型10.4 指数平滑模型与状态空间模型第十一章:非参数统计11.1 非参数统计的基本概念11.2 非参数检验方法11.3 非参数回归分析11.4 非参数时间序列分析第十二章:生存分析12.1 生存分析的基本概念12.2 生存函数与生存曲线12.3 生存分析的统计方法12.4 生存分析的应用实例第十三章:贝叶斯统计13.1 贝叶斯统计的基本原理13.2 贝叶斯参数估计13.3 贝叶斯假设检验13.4 贝叶斯回归分析第十四章:多变量分析14.1 多变量数据分析的基本概念14.2 多元散点图与主成分分析14.3 因子分析与聚类分析14.4 判别分析与典型相关分析第十五章:统计软件与应用15.1 统计软件的基本使用方法15.2 R语言与Python在统计分析中的应用15.3 统计软件的实际操作案例15.4 统计分析在实际领域的应用重点和难点解析本《概率论与数理统计》教案涵盖了概率论的基本概念、随机变量及其分布、多维随机变量、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析、方差分析、时间序列分析、非参数统计、生存分析、贝叶斯统计、多变量分析以及统计软件与应用等多个方面。
概率论与数理统计 第7章 假设检验
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这样, 我们可以认为X1, …, X5是取自正态
总体N (, 2 )的样本, 当生产比较稳定时,
例7.2 要判断该批产品的次
的信息来自 所抽取的样本
品率是否低于3%.
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在本节中, 我们将讨论不同于参数估计 的另一类重要的统计推断问题. 这就是根据 样本的信息检验关于总体的某个假设是否 正确. 这类问题称作假设检验问题.
所谓假设检验, 就是事先对总体参数或 总体分布形式作出一个假设, 然后利用样本 信息来判断原假设是否合理, 即判断样本信 息与原假设是否有显著差异, 从而决定是否 接受或否定原假设.
问题是: 如何给出这个量的界限? 这里用到人们在实践中普遍
采用的一个原则: 小概率事件在 一次试验中基本上不会发生.
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小概率事件在一次试验中基本上不会发生.
下面我们用一例说明这个原则.
这里有两个盒子, 各装有100个球.
99个红球 一个白球
99个白球 一个红球
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参数假设检验
假设检验
总体分布已知, 检验关于未知参数
的某个假设
非参数假设检验
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总体分布未知时的 假设检验问题
7.1 假设检验的一般理论
Hale Waihona Puke 例7.3 罐装可乐的容量按标准应在350
第七章假设检验
或者对立假设,用表示 H1
。
第二,希望通过已经获得的一个样本实现
x1 , x2 ,, xn ,
对 H 0 做出成立还是不成立的判断(或者决策)。
© 概率统计教研室
2012
概率论与数理统计 The Probability Theory and Mathematical Statistics
上述各例的零假设与备择假设
这类问题称作假设检验问题 .
假设检验
参数假设检验 非参数假设检验
总体分布已 知,统计假设 仅涉及未知参 数
对总体分布类型做的统计假设
© 概率统计教研室
2012
概率论与数理统计 The Probability Theory and Mathematical Statistics
统计假设
例7.1 某车间生产的滚球直径X服从正态分布 N (15.1,(0.05)2 ) 。 现从某天生产的滚球中随机抽取6个,测得直径(单位:mm)为 14.6, 15.1, 14.9, 14.8, 15.2, 15.1,
所谓小概率原理是指“概率很小的事件在一次试验中 几乎不可能发生”。通常认为概率为0.05或0.01的事件为小 概率事件,有时也把概率为0.10的事件当作小概率事件。小 概率的标准在假设检验中又称之为显著水平,记为
小概率事件在一次试验中并非绝对不能发生,只不过是发 生的概率很小,以至于我们在实际统计推断中认为小概率事件 在一次抽样(试验)中不会发生。所以建立在小概率原理基础 上的带有概率性质的反证法所得结论是有一定风险的,即有可 能犯错误。
由于样本的随机性,可能发生两种类型的错误。 客观上零假设H 是正确的,而由于样本的随机性, 0 做出了拒绝零假设的决策,因而犯了错误,在统计学上 称为第一类错误,也称为“弃真”错误。显然,犯第一
东华大学《概率论与数理统计》课件 第七章 假设检验
1. 2为已知, 关于的检验(U 检验 )
在上节中讨论过正态总体 N ( , 2 ) 当 2为已知时, 关于 = 0的检验问题 :
假设检验 H0 : = 0 , H1 : 0 ;
我们引入统计量U
=
− 0 0
,则U服从N(0,1)
n
对于给定的检验水平 (0 1)
由标准正态分布分位数定义知,
~
N (0,1),
由标准正态分布分位点的定义得 k = u1− / 2 ,
当 x − 0 / n
u1− / 2时, 拒绝H0 ,
x − 0 / n
u1− / 2时,
接受H0.
假设检验过程如下:
在实例中若取定 = 0.05, 则 k = u1− / 2 = u0.975 = 1.96, 又已知 n = 9, = 0.015, 由样本算得 x = 0.511, 即有 x − 0 = 2.2 1.96,
临界点为 − u1− / 2及u1− / 2.
3. 两类错误及记号
假设检验是根据样本的信息并依据小概率原
理,作出接受还是拒绝H0的判断。由于样本具有 随机性,因而假设检验所作出的结论有可能是错
误的. 这种错误有两类:
(1) 当原假设H0为真, 观察值却落入拒绝域, 而 作出了拒绝H0的判断, 称做第一类错误, 又叫弃
设 1,2, ,n 为来自总体 的样本,
因为 2 未知, 不能利用 − 0 来确定拒绝域. / n
因为 Sn*2 是 2 的无偏估计, 故用 Sn* 来取代 ,
即采用 T = − 0 来作为检验统计量.
Sn* / n
当H0为真时,
− 0 ~ t(n −1),
Sn* / n
由t分布分位数的定义知
概率论与数理统计教案假设检验
概率论与数理统计教案-假设检验一、教学目标1. 理解假设检验的基本概念和原理;2. 学会使用假设检验方法对样本数据进行推断;3. 掌握假设检验的类型、步骤和判断准则;4. 能够运用假设检验解决实际问题。
二、教学内容1. 假设检验的基本概念和原理假设检验的定义假设检验的目的是什么假设检验的基本原理2. 假设检验的类型单样本检验双样本检验配对样本检验3. 假设检验的步骤建立假设选择检验统计量确定显著性水平计算检验统计量的值做出判断4. 假设检验的判断准则拒绝域和接受域检验的拒绝准则检验的接受准则5. 假设检验的应用实例应用假设检验解决实际问题实例分析与解答三、教学方法1. 讲授法:讲解假设检验的基本概念、原理、类型、步骤和判断准则;2. 案例分析法:分析实际问题,引导学生运用假设检验方法解决问题;3. 互动教学法:提问、讨论、解答学生提出的问题,促进学生理解和掌握知识;4. 练习法:布置课后作业,让学生巩固所学知识,提高运用能力。
四、教学准备1. 教案、教材、课件等教学资源;2. 投影仪、电脑等教学设备;3. 课后作业及答案。
五、教学过程1. 导入新课:回顾上一节课的内容,引入假设检验的基本概念和原理;2. 讲解假设检验的基本概念和原理,阐述其目的是什么;3. 讲解假设检验的类型,引导学生了解各种类型的假设检验;4. 讲解假设检验的步骤,让学生掌握进行假设检验的方法;5. 讲解假设检验的判断准则,使学生明白如何做出判断;6. 分析实际问题,引导学生运用假设检验方法解决问题;7. 布置课后作业,让学生巩固所学知识;8. 课堂小结,总结本节课的主要内容和知识点。
教学反思:在教学过程中,要注意引导学生理解和掌握假设检验的基本概念、原理和步骤,并通过实际问题让学生学会运用假设检验方法。
要关注学生的学习反馈,及时解答他们提出的问题,提高他们的学习兴趣和积极性。
六、教学评估1. 评估方式:课后作业、课堂练习、小组讨论、个人报告2. 评估内容:学生对假设检验基本概念的理解学生对假设检验类型和步骤的掌握学生对假设检验判断准则的应用学生解决实际问题的能力七、课后作业1. 完成教材后的练习题2. 选择一个实际问题,运用假设检验方法进行分析和解答3. 总结本节课的主要内容和知识点,写下自己的学习心得八、课堂练习1. 例题解析:分析教材中的例题,理解假设检验的步骤和判断准则2. 小组讨论:分组讨论课后作业中的问题,共同解决问题,交流学习心得3. 个人报告:选取一个实际问题,进行假设检验的分析和解题过程报告九、教学拓展1. 假设检验的扩展知识:学习其他类型的假设检验方法,如非参数检验、方差分析等2. 实际应用案例:搜集更多的实际问题,进行假设检验的分析和解答3. 软件操作实践:学习使用统计软件进行假设检验,提高数据分析能力十、教学计划1. 下一节课内容预告:介绍假设检验的扩展知识和实际应用案例2. 学习任务布置:预习下一节课的内容,准备相关问题和建议3. 课后自学计划:鼓励学生自主学习,深入了解假设检验的方法和应用教学反思:在完成本节课的教学后,要关注学生的学习情况,及时解答他们提出的问题,并提供必要的辅导。
概率论与数理统计:第七章 假设检验
得拒绝域为 W = {u u }
其中, u = x μ0 σ/ n
U
=
X
σ
μ0
/n
ua/2
,则称 X 与m0的
差异是显著的,则拒绝H0
如果
U
ห้องสมุดไป่ตู้
=
X μ0 σ/ n
< ua/ 2
,则称 X 与m0的
差异是不显著的,则接受H0
x与μ 0有无显著差异的判断,
是在显著性水平α之下做出的。
厦大经院-国贸-2012秋季学期
关于显著性水平
是一个概率值,弃真概率;在后面“假设 检验的两类错误”再具体介绍;
H0称为原假设, H1称为备择假设
厦大经院-国贸-2012秋季学期
原假设
试图推翻的假设,又称“零假设”
表示为 H0
指定为 = , ,
如,H0:m = 3190
厦大经院-国贸-2012秋季学期
备择假设
通常是试图支持的假设
指定为: , > , <
表示为 H1,如 H1 : m < 3910 H1 : m ≠ 3910 H1 : m > 3910
2. 原假设H0不真, 观察值却落入接受域, 从而作出接受H0的判断,
这类错误“以假为真”,记为 错误 ,
犯第Ⅱ类错误的概率:
= P { 接受H0 | H0不正确 }
厦大经院-国贸-2012秋季学期
错误和 错误的关系
小, 就大
大, 就小
不能 同时减少 两类错误
当样本容量 n 一定,若减少第I类错误的概率, 第Ⅱ类错误的概率往往增大; 要使两类错误的概率都减小,只能增加样本容量。
在一次试验中, 小概率事件不会发生 。
概率论与数理统计07 检验假设
/ n
| k z /2 . 则拒绝H0 。
上述推断符合实际推断原理. 因通常总是 取得较小的,一般取 =0.01, 0.05. 故H0为真时, 即 = 0时 x 0 {| | z /2 } 是小概率事件。 / n 若一次试验发生,则怀疑假设的正确性。 上面的做法中, n固定时,选定后,数k就可以确定. x 0 的绝对值与k 的大小作决定, 再按 Z / n 数k是一个门槛值。
▲假设检验的理论依据
假设检验所以可行,其理论背景为实际 推断原理,即“小概率原理”
引例 某车间用一台包装机包装葡萄糖。包得的袋装糖 重是一个随机变量,它服从正态分布。当机器正 常时其均值为0.5公斤,标准差为0.015公斤。某日 开工后为检验包装是否正常,随机地抽取它所包 装的糖9袋,称得重量为(公斤)0.497 0.506 0.518 0.524 0.498 0.511 0.520,问机器是否正常? 解 由于包装机标准差是由机器精度决定,设=0.015, 于是有X~N(, 0.0152). 这里未知. 问题是根据样本值来判断=0.5还是≠ 0.5. 为此, 我们提出假设
§7.2 正态总体的参数检验
(一) 单个正态总体
(1)关于 的检验 ◆ 设 X ~N ( 2),2 已知,需检验: H0 : 0 ; H1 : 0 U 检验法 X 0 构造统计量 U ~ N (0,1) n X 0 P( Z ) 2 所以拒绝域为 U z 2 n
例 某厂生产小型马达,说明书上写着:在正 常负载下平均消耗电流不超过0.8 安培. 随机测试16台马达, 平均消耗电流为0.92安培, 标准差为0.32安培. 设马达所消耗的电流 服从正态分布, 取显著 性水平为 = 0.05, 问根据此样本, 能否否定厂方 的断言? 解一 据题意假设为 H0 : 0.8 ;H1 : > 0.8 X ~ T (15) 未知, 选检验统计量: T
《概率统计教学资料》第7章假设检验
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《概率统计教学资料》 第7章 假设检验
目录
• 假设检验的基本概念 • 参数假设检验 • 非参数假设检验 • 假设检验的注意事项
01
假设检验的基本概念
定义与原理
定义
假设检验是一种统计推断方法, 通过样本数据对总体参数作出假 设,然后利用适当的统计量进行 检验,以决定假设是否成立。
原理
假设检验基于概率原则,通过比 较样本数据与理论分布或预期结 果,对假设作出接受或拒绝的决 策。
的统计量。
双参数假设检验
双参数假设检验是在单参数假设检验的基础上发展而来的,它主要针对 两个参数进行检验,判断这两个参数是否符合预期或是否具有显著性差 异。
常见的双参数假设检验方法包括配对样本T检验、相关性检验、回归分析 等,这些方法在处理具有两个变量的问题时非常有用。
双参数假设检验的步骤与单参数假设检验类似,也需要提出假设、构造 检验统计量、确定临界值、做出推断结论等步骤,但在实际应用中需要 注意处理两个参数之间的关系。
02
参数假设检验
单参数假设检验
单参数假设检验是假设检验中最基础和 最常用的类型,它主要针对单一参数进 行检验,判断该参数是否符合预期或是
否具有显著性差异。
常见的单参数假设检验方法包括t检验、 Z检验、卡方检验等,这些方法在统计 学教材和实际应用中均有广泛应用。
单参数假设检验的步骤包括提出假设、 构造检验统计量、确定临界值、做出推 断结论等步骤,其中构造检验统计量是 关键步骤,需要根据具体问题选择合适
概率论与数理统计参数假设检验PPT课件
时,拒绝H0.
《概率统计》
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结束
例3. 采用两种育苗方案作杨树的育苗试验,已知苗高的标准差
分别为σ1=20cm, σ2=18cm各取80株树苗作为样本,算得苗高样
本均值为:甲 x 6812 , 乙 y 5865
已知苗高服从正态分布,判断两种试验方案对平均苗高有无显著
差异(α=0.01)?
车床乙:1.11, 1.12, 1.18, 1.22, 1.33, 1.35, 1.36, 1.38
解:
H0
:
2 1
2 2
(
2 1
,
22分别为两台机床的方差)
选统计量
F
S12
S
2 2
~
F (9,7)
查表得 F 2 (9,7) F0.05 (9,7) 3.68
F1 2 (9,7) F0.95 (9,7) 1/ F0.05 (7,9) 0.304
H0: μ=μ0
H1: μ ≠ μ0
双侧检验
2)μ比μ0有无显著
H0: μ=μ0
H1: μ > μ0
右单侧检验
提高(增大)?
3)μ比μ0有无显著
降低(减少)?
(μ≤μ0) H0: μ=μ0
H1: μ < μ0
左单侧检验
(μ≥μ0)
要点:含等号“=”的作为原假设(这样做就是为了数学处理的方便).
《概率统计》
15 36
μ=μ0=70
显然统计量的值t = -1.4在接受域内,所以接受H0,即可以认 为全体考生平均分为70分.
《概率统计》
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下页
结束
例2. 一种元件,要求使用寿命不得低于1000小时,现在从一批这种元件中随 机抽取25件,测得其使用寿命的平均值为950小时,已知该元件寿命服从标准 差σ=100小时的正态分布,试在显著性水平α=0.05下确定这批元件是否合 格.
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参考教材 浙江大学《概率论与数理统计》第四版
作业布置 课后习题
大纲要求 1.理解显著性检验的基本思想,掌握假设检验的基本步骤,了解假设检验可能产生的两类错误。
教 学 基本内容
一.假设检验的基本思想 1.假设检验的基本思想:假设检验规则的制定有多种方式,其中一种较为通俗易懂,该方式所依据的是
人们在实践中普遍采用的一个原理——实际推断原理,也称小概率原理,即“小概率事件在一次试验中几乎不
新知识课
黑板多媒体结合
单个正态总体及两个正态总体
的均值和方差的假设检验
参考教材 浙江大学《概率论与数理统计》第四版
作业布置 课后习题
大纲要求 了解单个正态总体及两个正态总体的均值和方差的假设检验。
教 学 基本内容
一.单个正态总体参数的假设检验
设总体 X ~ N (, 2 ) , X1, X 2 , , X n 是取自总体的一个样本,给定显著性水平为(0< <1),下面介绍
40
选取检验统计量为 T
X
Y Sw
( 1
1
1
2
)
,其中
Sw2
n1 n2
(n1 1)S12 (n2 1)S22 n1 n2 2
,
当 H0 为真时,统计量T X Y
~
N
(1,
2 1
)
,总体 Y
~
N
(2
,
2 2
)
,
X
与
Y
独立,样本 X1, X 2,
, X n1 来自总体 X,样本
Y1,Y2 , ,Yn2 来自总体 Y ,给定显著性水平为 0 1 ,下面给出三种最常见的检验类型:
1.
2 1
,
2 2
已知,关于均值差
1
2
的检验
检验假设:H0: 1 2 ,H1: 1 2 .
度应该服从正态分布 N (245,3.62 ). 我们抽取了 50 个硅晶圆片样品,并测定了每个硅晶圆片的厚度,得到了样
品的平均厚度为 246.18( m ),这些数据是否表明实际的硅晶圆片平均厚度与目标值有显著差异? 例 2.设总体 X 服从正态分布 N (,12 ) , X1, X 2 , X3, X 4 是该总体的样本,对于检验假设 H0 : 0; H1 : 1(1 0) ,
首先建立假设 H0 : 0 ,
H1 :
0
,选取检验统计量 T
X 0 S
, 在 H0 为真时,统计量 T t(n-1);
n
按照显著性水平,确定拒绝域{T t (n 1)}.由样本观测值求出统计量的观测值 t,然后作判断,由于选取
2
的检验统计量为T X 0 , 故该检验法称为 T 检验法. S n
会发生”. 按照这一原理,首先需要依据经验或过往的统计数据对总体的分布参数作出假设 H0 ,称为原假设, 其对立面称为备择假设,记为 H1 。然后,在 H0 为真的前提下,构造一个小概率事件,若在一次试验中,小概 率事件居然发生了,就完全有理由拒绝 H0 的正确性,否则就没有充分的理由拒绝 H0 ,从而接受 H0 ,这就是
已知拒绝域为 X 0.98 ,问此检验犯第一类错误的概率是多少?若 1 1,则犯第二类错误的概率是多少?
40
授课序号 02
教学基本指标
教学课题 教学方法 教学重点
第 7 章 第 2 节 正态总体参数的假设检验
讲授、课堂提问、讨论、启发、自学
单个正态总体及两个正态总体的均值和方差的假
设检验
课的类型 教学手段 教学难点
几种常见的检验类型:
1. 2 已知,关于 的检验
建立假设 H0 : 0 ,
H1 :
0
,选取检验统计量U
X 0
~
N (0,1) ,按照显著性水平,确定
n
拒绝域 U u ,由样本观测值求出统计量的观测值 u,然后作判断,由于我们选取的检验统计量为
2
U
X 0
,故称其为
U
检验法.
n
2. 2 未知,关于 的检验
选取检验统计量为U X Y (1 2 ) ,
2 1
2 2
n1 n2
当 H0 为真时,U
X Y ~ N (0,1) ,
2 1
2 2
n1 n2
显著性水平为 的拒绝域为{ U u } .
2
2.
2 1
,
2 2
未知,但
2 1
2 2
,关于均值差
1
2
的检验
检验假设: H0: 1 2 ,H1: 1 2 .
概率论与数理统计教学教案
第 7 章 假设检验
授课序号 01
教学基本指标
教学课题 教学方法 教学重点
第 7 章 第 1 节 假设检验的基本概念 讲授、课堂提问、讨论、启发、自学 显著性检验的基本思想、假设检验的基本步骤、
假设检验可能产生的两类错误
课的类型 教学手段 教学难点
新知识课 黑板多媒体结合 假设检验的基本步骤
假设检验的基本思想。
2.拒绝域:在假设检验中,将小概率事件{|U | 1.96}称为拒绝域或者否定域。
二.假设检验的基本步骤 1. 建立假设
根据题意合理地建立原假设 H0 和备择假设 H1,如 H0 : 0 , H1 : 0 ;
2. 选取检验统计量 选择适当的检验统计量 Q,要求在 H0 为真时,统计量 Q 的分布是已知的; 3. 确定拒绝域 按照显著性水平,由统计量 Q 确定一个合理的拒绝域; 4. 作出判断 由样本观测值,计算出统计量的观测值 q,若 q 落在拒绝域内,则拒绝 H0,否则接受 H0 .
检验假设 H0: 2=02,H1: 202,在 H0 为真时,
检验统计量为 2
(n 1)S 2
2 0
~
2 (n 1) ,
按照显著性水平,可得拒绝域{ 2 2 (n 1)
或
2
2 1
(n
1)}.
2
2
上述两种检验法选取的检验统计量都是 2 ,称为 2 检验法.
二.两个正态总体参数的假设检验
设总体
X
40
三.假设检验的两类错误
1.原假设 H0 确实成立,而检验的结果是拒绝 H0 ,这类错误称为第一类错误或“弃真”错误; 2.原假设 H0 确实不成立,而检验的结果是接受 H0 ,这类错误称为第二类错误或“取伪”错误.
四.例题讲解
例 1.设某种特殊类型的集成电路所用硅晶圆片的目标厚度为 245(单位: m ),在正常情况下,产品厚
3. 已知,关于 2 的检验
检验假设 H0: 2=02,H1: 202;
40
n
(Xi )2
选取检验统计量为 2 i1 2
,
n
(Xi )2
在 H0 为真时, 2 i1
2 0
~ 2 (n) ,
按照显著性水平,可得拒绝域{ 2 2 (n)
或
2
2 1
(n)}.
2
2
4. 未知,关于 2 的检验