吴赣昌编-概率论与数理统计-第7章课件.ppt
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- 吴赣昌编 概率论 数理统计 课件
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1、第七章第七章 假设检验假设检验o 假设检验的基本概念假设检验的基本概念 o 正态总体参数的假设检验正态总体参数的假设检验7.1假设检验的基本概念假设检验的基本概念 数理统计的主要任务是从样本出发,对总体的分布数理统计的主要任务是从样本出发,对总体的分布作出推断。作推断的方法,主要有两种,一种是上一章作出推断。作推断的方法,主要有两种,一种是上一章讲的参数估计,另一种是讲的参数估计,另一种是假设检验假设检验。引例:设一箱中有红白两种颜色的球共引例:设一箱中有红白两种颜色的球共100个,甲说这个,甲说这里有里有98个白球,乙从箱中任取一个,发现是红球,问甲个白球,乙从箱中任取一个,发现是红球,问甲
2、的说法是否正确?的说法是否正确? 先作假设先作假设H0:箱中确有:箱中确有98个白球个白球 如果假设如果假设H0正确,则从箱中任取一球时红球的概率正确,则从箱中任取一球时红球的概率只有只有0.02. 通常认为在一次随机试验中,概率小的事件通常认为在一次随机试验中,概率小的事件不易发生,因此,若乙从箱中任取一个,发现是白球,不易发生,因此,若乙从箱中任取一个,发现是白球,则没有理由怀疑假设则没有理由怀疑假设H0的正确性。今乙任取一个发现的正确性。今乙任取一个发现是红球,即小概率事件竟然在一次试验中发生了,故有是红球,即小概率事件竟然在一次试验中发生了,故有理由拒绝假设理由拒绝假设H0.例例7.1
3、 某厂生产合金钢,其抗拉强度某厂生产合金钢,其抗拉强度X(单位:单位:kg/mm2)可以认为服从正态分布可以认为服从正态分布N(,2)。据厂方据厂方说,抗拉强度的平均值说,抗拉强度的平均值=48。现抽查。现抽查5件样品,件样品,测得抗拉强度为测得抗拉强度为46.8 45.0 48.3 45.1 44.7问厂方的说法是否可信?问厂方的说法是否可信?这相当于先提出了一个假设这相当于先提出了一个假设H0:=48,然后要求从样本观测值出发,然后要求从样本观测值出发,检验它是否成立。检验它是否成立。例例7.2 为了研究饮酒对工作能力的影响,任选为了研究饮酒对工作能力的影响,任选19名工人名工人分成两组,
4、一组工人工作前饮一杯酒,一组工人工作前分成两组,一组工人工作前饮一杯酒,一组工人工作前不饮酒,让他们每人做一件同样的工作,测得他们的完不饮酒,让他们每人做一件同样的工作,测得他们的完工时间工时间(单位:分钟单位:分钟)如下:如下:饮酒者饮酒者 30 46 51 34 48 45 39 61 58 67未饮酒者未饮酒者 28 22 55 45 39 35 42 38 20问饮酒对工作能力是否有显著的影响?问饮酒对工作能力是否有显著的影响?两组工人完成工作的时间,可以分别看作是两个服从正两组工人完成工作的时间,可以分别看作是两个服从正态分布的总体态分布的总体XN(1,12)和和YN(2,22) ,
5、如果饮酒对工,如果饮酒对工作能力没有影响,两个总体的均值应该相等。所以问题作能力没有影响,两个总体的均值应该相等。所以问题相当于要求我们根据实际测得的样本数据,检验假设相当于要求我们根据实际测得的样本数据,检验假设H0:1= 2是否成立。是否成立。 例例7.3 某班学生的一次考试成绩为某班学生的一次考试成绩为x1,x2,xn,问学生的问学生的考试成绩考试成绩X是否服从正态分布?是否服从正态分布? 学生的考试成绩可以看作是总体学生的考试成绩可以看作是总体X的样本观察值,的样本观察值,该例题相当于提出这样一个问题该例题相当于提出这样一个问题H0:XN(,2)然后要求从样本出发,检验它是否成立。然后
6、要求从样本出发,检验它是否成立。例例7.1-7.3有一个共同的特点,就是先有一个共同的特点,就是先提出一个假设提出一个假设,然,然后要求从样本出发后要求从样本出发检验检验它是否成立。我们称这样的问题它是否成立。我们称这样的问题为为假设检验问题假设检验问题。在假设检验中,提出要求检验的假设,称为在假设检验中,提出要求检验的假设,称为原假设原假设或零或零假设,记为假设,记为H0,原假设如果不成立,就要接受另一个假,原假设如果不成立,就要接受另一个假设,这另一个假设称为设,这另一个假设称为备择假设备择假设或对立假设,记为或对立假设,记为H1。例例7.1中,原假设是中,原假设是H0:=48, 备择假设
7、备择假设H1:48,例例7.2中,中,H0:1= 2, H1:1 2例例7.3中,中,H0:XN(,2),H1:X不服从正态分不服从正态分布布问题:设总体问题:设总体XN(,2),已知其中已知其中=0,(x1,x2,xn)是是X的样本,要检验的样本,要检验H0:=0,(0是已知常数是已知常数) ,H1: 01、检验方法、检验方法总体总体XN(,2) ,要检验,要检验是否为是否为0,而而是未知的是未知的.我们知道我们知道的无偏估计是的无偏估计是X的大小在一定程度上反映了的大小在一定程度上反映了,样本均值,样本均值X的大小,因此,当的大小,因此,当H0为真时,即为真时,即=0时,时,X的观察值的观
8、察值x与与0的偏差的偏差|0 x一般不应太大。一般不应太大。如果如果|0 x我们就应怀疑假设我们就应怀疑假设H0的正确性并拒绝的正确性并拒绝H0,而,而|0 x可归结为统计量可归结为统计量00|Xn的大小。的大小。当当H0为真时,统计量为真时,统计量) 1 , 0(00NnXU过分大,过分大,的大小,的大小,由此,我们可由此,我们可选定一正数选定一正数k,使得当使得当00|xkn时就拒绝时就拒绝H0,00|xkn时,则接受时,则接受H0。称使称使00|xkn成立的样本值成立的样本值(x1,x2,xn)为为检验的检验的拒绝域拒绝域,记为,记为称使称使00|xkn成立的样本值成立的样本值(x1,x
9、2,xn)为为检验的接受域,记为检验的接受域,记为W0。1(,)( ,)Wkk 2、检验的两类错误、检验的两类错误当当H0为真时,作出拒绝为真时,作出拒绝H0的判断,称这类错误为的判断,称这类错误为第一类错第一类错误误或或弃真弃真错误;错误;当当H0不真时,作出接受不真时,作出接受H0的判断,称这类错误为的判断,称这类错误为第二类第二类错错误或误或取伪取伪错误。错误。记记=P拒绝拒绝H0| H0真真;=P接受接受H0| H0假假对于给定的一对对于给定的一对H0和和H1,总可找出许多临界域总可找出许多临界域W,人们自然希望找到这种临界域人们自然希望找到这种临界域W,使得犯两类错误的概率都使得犯两
10、类错误的概率都很小。很小。奈曼奈曼皮尔逊皮尔逊(NeymanPearson)提出了一个原则:提出了一个原则:“在控制犯第一类错误的概率不超过指定值在控制犯第一类错误的概率不超过指定值 的条件下,尽的条件下,尽量使犯第二类错误量使犯第二类错误 小小”,按这种法则做出的检验称为按这种法则做出的检验称为“显显著性检验著性检验”, 称为显著性水平或检验水平称为显著性水平或检验水平。3、假设检验的步骤、假设检验的步骤(1)提出原假设提出原假设H0和备择假设和备择假设H1;(2)选取合适的统计量,当选取合适的统计量,当H0为真时,其分布是为真时,其分布是确定的;确定的;(3)对给定的显著性水平对给定的显著
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