假設(shè)檢驗(yàn)基礎(chǔ)ppt課件-資料下載頁
2025-05-06 03:15本頁面
【正文】 認(rèn)為 例 9：某車間改革生產(chǎn)工藝前，測(cè)得三次粉塵濃度，每升空氣中分別有 3 236顆粉塵；改革工藝后，測(cè)取兩次，分別為 2 18顆粉塵。問工藝改革前后粉塵數(shù)有無差別？ Poisson分布兩樣本資料比較 Poisson分布兩樣本資料比較 1. H0： ?1＝ ?2 H1： ?1 ? ?2 2. 計(jì)算統(tǒng)計(jì)量： u= 3. 確定 P 值，判斷結(jié)果： P，拒絕 H0，接受 H1，可認(rèn)為 假設(shè)檢驗(yàn)與可信區(qū)間的區(qū)別和聯(lián)系 ? 可信區(qū)間用于推斷總體參數(shù)所在的范圍，假設(shè)檢驗(yàn)用于推斷總體參數(shù)是否不同。前者估計(jì)總體參數(shù)的大小，后者推斷總體參數(shù)有無質(zhì)的不同。 ? 可信區(qū)間也可回答假設(shè)檢驗(yàn)的問題。但可信區(qū)間不能提供確切的 P值范圍。只能給出在 ?水準(zhǔn)上有無統(tǒng)計(jì)意義。 ? 可信區(qū)間還可提示差別有無實(shí)際意義。 第一類錯(cuò)誤和第二類錯(cuò)誤 ? 第一類錯(cuò)誤： H0成立，但檢驗(yàn)后被拒絕了，即 “ 棄真 ” 。發(fā)生的概率為 α，已知。 ? 第二類錯(cuò)誤： H0不成立，但檢驗(yàn)后被接受了，即 “ 取偽 ” ，發(fā)生的概率為 β，未知。 ? 樣本含量固定時(shí)， α增大， β減小； α減小， β增大。當(dāng)增大樣本含量時(shí)， α、 β均減小。 圖 63 假設(shè)檢驗(yàn)的兩類錯(cuò)誤 假設(shè)檢驗(yàn)的功效 ? 1β稱為 假設(shè)檢驗(yàn)的功效 （ power of a test） 。其意義是，當(dāng)所研究的總體與 H0確有差別時(shí)，按檢驗(yàn)水平 α能夠發(fā)現(xiàn)它（拒絕 H0）的概率。如果 1β=，則意味著當(dāng) H0不成立時(shí)，理論上在每 100次抽樣中，在 α的檢驗(yàn)水準(zhǔn)上平均有 90次能拒絕 H0。一般情況下對(duì)同一檢驗(yàn)水準(zhǔn) α，功效大的檢驗(yàn)方法更可取。 進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)應(yīng)注意的問題 ? 要有嚴(yán)密的研究設(shè)計(jì)（資料間的可比性） ? 正確選用統(tǒng)計(jì)方法，注意其適用條件 ? 正確理解 P值的意義 ? 結(jié)論不能絕對(duì)化 ? 報(bào)告結(jié)果時(shí)應(yīng)寫出 P值的確切范圍。 正態(tài)性檢驗(yàn) ? 圖示法 ? 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法 七、案例討論 本章重點(diǎn) ? 假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想和基本步驟。 ? t檢驗(yàn)：單樣本、配對(duì)、成組 t檢驗(yàn)。 ? 二項(xiàng)分布與 Poisson分布資料的 Z檢驗(yàn) ? 假設(shè)檢驗(yàn)與區(qū)間估計(jì)的關(guān)系 ? 假設(shè)檢驗(yàn)的功效：兩類錯(cuò)誤，假設(shè)檢驗(yàn)的注意事項(xiàng)。
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