【正文】 計算結果 )2p = ? = ，不能拒絕，不能拒絕 H0檢驗統(tǒng)計量未在拒絕區(qū)域檢驗統(tǒng)計量未在拒絕區(qū)域0 Z1/2 p值值 = .06681/2 p值值 = .06681/2 ? = .0251/2 ? = .025拒絕拒絕 拒絕拒絕單尾 Z 檢驗 (P值計算結果 )u 【 例 】 欣欣兒童食品廠生產(chǎn)的某種盒裝兒童食品，規(guī)定每盒的重量 不低于 368克。企業(yè)規(guī)定每盒重量的標準差 ?為 15克。 P值提供了更多的信息，它讓我們可以選擇任意水平來評估結果是否具有統(tǒng)計上的顯著性，從而可根據(jù)我們的需要來決定是否要拒絕原假設只要你認為這么大的 P值就算是顯著了，你就可以在這樣的 P值水平上拒絕原假設1. 傳統(tǒng)的顯著性水平，如 1%、 5%、 10%等等，已經(jīng)被人們普遍接受為 “ 拒絕原假設足夠證據(jù) ”的標準，我們大概可以說： 10%代表有 “ 一些證據(jù) ” 不利于原假設； 5%代表有 “ 適度證據(jù) ”不利于原假設； 1%代表有 “ 很強證據(jù) ” 不利于原假設利用 P 值進行決策1. 雙側檢驗– 若 p值 ? ?/2, 不能拒絕 H0– 若 p值 ?/2, 拒絕 H0?/ 2 ?/ 2 Z拒絕拒絕 拒絕拒絕H0值值臨界值臨界值計算出的樣本統(tǒng)計量計算出的樣本統(tǒng)計量 計算出的樣本統(tǒng)計量計算出的樣本統(tǒng)計量臨界值臨界值1/2 P 值值 1/2 P 值值單側檢驗1. 單側檢驗單側檢驗– 若若 p值值 ? ?,不能拒絕不能拒絕 H0– 若若 p值值 ?, 拒絕拒絕 H0H0值值臨界值臨界值?樣本統(tǒng)計量樣本統(tǒng)計量拒絕域拒絕域1 ?置信置信水平水平計算出的計算出的樣本統(tǒng)計樣本統(tǒng)計量量P 值值H0值值 臨界值臨界值?拒絕域拒絕域1 ?置信置信水平水平計算出的樣計算出的樣本統(tǒng)計量本統(tǒng)計量P 值值雙尾 Z 檢驗 (P值計算實例 ) u 【 例 】 欣欣兒童食品廠生產(chǎn)的盒裝兒童食品每盒的標準重量為 368克。但是，要證明原假設不正確， P值要多小，才能令人信服呢？這要根據(jù)兩種情況來確定? 原假設的可信度有多高？ 如果 H0所代表的假設是人們多年來一直相信的，就需要很強的證據(jù) (小的P值 )才能說服他們? 拒絕的結論是什么？ 如果拒絕 H0而肯定 H1 ， 就需要有很強的證據(jù)顯示要支持 H1。試確定這批產(chǎn)品的包裝重量是否合格？產(chǎn)品的包裝重量是否合格？ (? = )屬于決策屬于決策的假設！的假設！香脆香脆蛋卷蛋卷利用置信區(qū)間進行假設檢驗（ 計算結果）uH0: ? = 1000uH1: ? ? 1000u? = un = 49u臨界值 (s):置信區(qū)間為置信區(qū)間為決策決策 :結論結論 : 假設的假設的 ?0 =1000在置信區(qū)在置信區(qū)間內，接受間內，接受 H0表明這批產(chǎn)品的包裝重量合格表明這批產(chǎn)品的包裝重量合格Z0 .025拒絕拒絕 H0 拒絕拒絕 H0.025利用 P值進行假設檢驗什么是 P 值 ？（ PValue）1. 是一個概率值2. 如果我們假設原假設為真， P值是觀測到的樣本均值不同于 (或 ?? 實測值的概率– 左側檢驗時， P值為曲線上方 小于等于 檢驗統(tǒng)計量部分的面積– 右側檢驗時， P值為曲線上方 大于等于 檢驗統(tǒng)計量部分的面積3. 被稱為觀察到的 (或實測的 )顯著性水平– H0 能被拒絕的 ?的最小值顯著性檢驗的目的是要描述樣本所提供不利于原假設的證據(jù)有多強。已知這種產(chǎn)品重量服從標準差為知這種產(chǎn)品重量服從標準差為50克的正態(tài)分布。現(xiàn)從生產(chǎn)的一批產(chǎn)品中隨機抽取的一批產(chǎn)品中隨機抽取 16袋，袋，測得其平均重量為測得其平均重量為 991克。試判斷該日纖度的波動與平日有無顯著差異？ (?= )屬于決策中屬于決策中的假設！的假設！卡方 (?2) 檢驗 計算結果uH0: ?2 = uH1: ?2 ? u? = udf = 20 1 = 19u臨界值 (s):統(tǒng)計量統(tǒng)計量 : 在在 ? = H0在在 5%顯著水平下，該日纖度的顯著水平下，該日纖度的波動比平時沒有顯著差異波動比平時沒有顯著差異?20 ? /2 =.05決策決策 :z=結論結論 : 幾種常見的假設檢驗總體均值的檢驗總體均值的檢驗條件 檢驗條件量 拒絕域H0、 H1(1) H0： μ=μ0 H1： μ≠μ0 z(2) H0： μ = μ0 H1： μ＞ μ0(3) H0： μ = μ0 H1： μ＜ μz0z0正態(tài)總體 σ2已知總體均值的檢驗總體均值的檢驗條件 檢驗條件量 拒絕域H0、 H1(1) H0： μ=μ0 H1： μ≠μ0 t(2) H0： μ = μ0 H1： μ＞ μ0(3) H0： μ = μ0 H1： μ＜ μt0t00正態(tài)總體 σ2未知 (n＜30)總體均值的檢驗總體均值的檢驗條件 檢驗條件量 拒絕域H0、 H1(1) H0： μ=μ0 H1： μ≠μ0 z(2) H0： μ = μ0 H1： μ＞ μ0(3) H0： μ = μ0 H1： μ＜ μz0z00非正態(tài)總體n≥30σ2已知或未知總體成數(shù)的檢驗總體成數(shù)的檢驗條件 檢驗條件量 拒絕域H0、 H1(1) H0： P=P0 H1： P≠P0 z(2) H0： P = P0 H1： P＞ P0(3) H0： P = P0 H1： P＜ P0z0z00np≥5nq≥5一個總體方差的檢驗一個總體方差的檢驗條件 檢驗條件量 拒絕域H0、 H1總體服從正態(tài)分布 第三節(jié) 假設檢驗中的其他問題一、用置信區(qū)間進行檢驗二、利用 P 值進行檢驗利用置信區(qū)間進行假設檢驗利用置信區(qū)間進行假設檢驗（雙側檢驗）1. 求出雙側檢驗均值的置信區(qū)間?2已知時：已知時：?2未知時：未知時：2. 若總體的假設值若總體的假設值 ?0在置信區(qū)間外，拒絕在置信區(qū)間外，拒絕 H0 利用置信區(qū)間進行假設檢驗（左側檢驗）1. 求出單邊置信下限2. 若總體的假設值若總體的假設值 ?0小于單邊置信下限，拒絕小于單邊置信下限，拒絕 H0利用置信區(qū)間進行假設檢驗（右側檢驗）1. 求出單邊置信上限2. 若總體的假設值若總體的假設值 ?0大于單邊置信上限，拒絕大于單邊置信上限，拒絕 H0利用置信區(qū)間進行假設檢驗 (例子 )u 【【 例例 】】一種袋裝食品每包的標一種袋裝食品每包的標準重量應為準重量應為 1000克。試問研究者的估計是否可信？ (? = )屬于決策中屬于決策中的假設！的假設！一個樣本比例的 Z 檢驗 （結果）uH0: p = uH1: p ? u? = un = 200u臨界值 (s):檢驗統(tǒng)計量檢驗統(tǒng)計量 :在在 ? = H0有證據(jù)表明研究者的估計可信有