假設檢驗基礎ppt課件-資料下載頁
2025-05-06 03:15本頁面
【正文】 認為 例 9：某車間改革生產(chǎn)工藝前，測得三次粉塵濃度，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. 計算統(tǒng)計量： u= 3. 確定 P 值，判斷結(jié)果： P，拒絕 H0，接受 H1，可認為 假設檢驗與可信區(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，假設檢驗用于推斷總體參數(shù)是否不同。前者估計總體參數(shù)的大小，后者推斷總體參數(shù)有無質(zhì)的不同。 ? 可信區(qū)間也可回答假設檢驗的問題。但可信區(qū)間不能提供確切的 P值范圍。只能給出在 ?水準上有無統(tǒng)計意義。 ? 可信區(qū)間還可提示差別有無實際意義。 第一類錯誤和第二類錯誤 ? 第一類錯誤： H0成立，但檢驗后被拒絕了，即 “ 棄真 ” 。發(fā)生的概率為 α，已知。 ? 第二類錯誤： H0不成立，但檢驗后被接受了，即 “ 取偽 ” ，發(fā)生的概率為 β，未知。 ? 樣本含量固定時， α增大， β減??； α減小， β增大。當增大樣本含量時， α、 β均減小。 圖 63 假設檢驗的兩類錯誤 假設檢驗的功效 ? 1β稱為 假設檢驗的功效 （ power of a test） 。其意義是，當所研究的總體與 H0確有差別時，按檢驗水平 α能夠發(fā)現(xiàn)它（拒絕 H0）的概率。如果 1β=，則意味著當 H0不成立時，理論上在每 100次抽樣中，在 α的檢驗水準上平均有 90次能拒絕 H0。一般情況下對同一檢驗水準 α，功效大的檢驗方法更可取。 進行假設檢驗應注意的問題 ? 要有嚴密的研究設計（資料間的可比性） ? 正確選用統(tǒng)計方法，注意其適用條件 ? 正確理解 P值的意義 ? 結(jié)論不能絕對化 ? 報告結(jié)果時應寫出 P值的確切范圍。 正態(tài)性檢驗 ? 圖示法 ? 統(tǒng)計檢驗法 七、案例討論 本章重點 ? 假設檢驗的基本思想和基本步驟。 ? t檢驗：單樣本、配對、成組 t檢驗。 ? 二項分布與 Poisson分布資料的 Z檢驗 ? 假設檢驗與區(qū)間估計的關系 ? 假設檢驗的功效：兩類錯誤，假設檢驗的注意事項。
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