統(tǒng)計的假設檢驗-文庫吧資料
2025-01-29 16:50本頁面
【正文】 統(tǒng)計的假設檢驗 樣本大小表 (比較 2個樣本時 )對兩個樣本已知 δ 與 SIGMA時可利用下表求樣本的大小（ δ/SIGMA計算及確定 ?與 ?)統(tǒng)計的假設檢驗統(tǒng)計的假設檢驗 使用樣本容量表需要了解什么？1.??? 是需要檢驗的各平均值之間的差異大小。你的任務是找到一種方法，將訂購完成時間降低到 。在作統(tǒng)計假設檢驗時，如果我們自信地說它們之間有差異時，就盡量減少重復地帶。樣本數(shù)選定錯誤時我們有可能無法得到我們想知道的。即無法區(qū)分屬于哪一個分布。 樣本的大小增加，對推斷的平均值的標準偏差(SE Mean)減少，其結果我們發(fā)現(xiàn)差異的信息更多我們做出的判斷更有可信性。 根據(jù)樣本的判斷總有可能出現(xiàn)錯誤，所以在假設檢驗時，錯誤發(fā)生的事前管理是非常重要的 . 統(tǒng)計的假設檢驗統(tǒng)計的假設檢驗 我們作假設檢驗的目的 區(qū)分兩個樣本 /多個樣本或一個樣本和一個基準值之間的差異，從而斷定總體是否存在差異。（ 1 β ） 為了加強檢驗能力，所用的數(shù)據(jù)要多 。顯著水平 (Significance level) – 犯第一種錯誤的最大允許范圍 ,α 危險。 Pvalue為多少是好呢 ? 一般 Pvalue,就拒絕原假設 H0167。一般 P值大于 α ，則無法拒絕原假設，相反， P值小于 α ， 則拒絕原假設。如果此值小，就下原假設為不真實的結論。 統(tǒng)計的假設檢驗統(tǒng)計的假設檢驗 把 δ /sigma定為 , 增加樣本大小時 , 平均分布的重復量就越小 .如果我們很有自信地說不得兩個總體的平均不同 , 就盡可能把重復量變小 .總體為有限的 1000個從總體各抽取 2個樣本的平均的分布從總體各取 30個樣本的平均分布 .樣本的大小對檢驗的影響統(tǒng)計的假設檢驗統(tǒng)計的假設檢驗 什么是 Pvalue?167。關于有無顯著性差異的判斷是在顯著水平 α 之下做出的。統(tǒng)計的假設檢驗統(tǒng)計的假設檢驗 單側檢驗 ,兩側檢驗■ 單側驗證 (onesided test) 備擇假設中的特性值只在一側的檢驗■ 兩側驗證 (twosided test) 備擇假設中的特性值在兩側的檢驗備擇假設表示檢驗的特性值的范圍在一側或兩側 . (ⅰ) H1 : ? ? ?0 ( 單側檢驗 )(ⅱ) H1 : ? ? ?0 ( 單側檢驗 )(ⅲ) H1 : ? ? ?0 (兩側檢驗 ) 統(tǒng)計的假設檢驗統(tǒng)計的假設檢驗 拒絕范圍?無法拒絕 HO(臨界值 ) (臨界值 )(臨界值 )(臨界值 )拒絕范圍?無法拒絕 HO拒絕范圍 拒絕范圍?? / 2?? / 2無法拒絕 HO雙側檢驗單側右檢驗單側左檢驗單側和雙側檢驗H1: =(不等于 )H1: (大于 )H1: (小于 )統(tǒng)計的假設檢驗統(tǒng)計的假設檢驗 假設檢驗的兩類錯誤假設檢驗的基本思路及方法我們已了解 .但是這種檢驗方法做出的決策是不是一定都正確 ?答案是否定的 .由于我們做出判斷的依據(jù)僅僅是一個樣本 ,作判斷的方法是由部分來推斷總體 ,事實上可能發(fā)生兩種類型的錯誤 .第一種錯誤 (Type Ⅰ Error) 原假設實際上正確，這時我們做出了拒絕原假設的決策 ,因而犯了錯誤 .這類錯誤稱為 第 Ⅰ 類錯誤 ,也簡稱為 棄真錯誤 .我們無法排除犯這類錯誤的可能性，因此自然希望將犯這種錯誤的概率控制在一定的限度內。? 您通常想表明差異確實存在的 (H1)。舉例：總體均值不等于檢驗均值。舉例：總體均值等于檢驗均值。 Chisquare test樣本為正態(tài)分布時使用了解一個或幾個總體的平均值是否一致時使用主要使用的情況檢驗種類了解一個或幾個總體的方差是否一致時使用了解一個或幾個總體的比率是否一致時使用數(shù)據(jù)形態(tài) 連續(xù)型數(shù)據(jù) 離散型數(shù)據(jù)統(tǒng)計的假設檢驗統(tǒng)計的假設檢驗 散布問題目標實際目標實際平均值問題d假設檢驗如何與實際問題相結合 ?為了確認我們實際遇到的問題 ,取出樣本并通過統(tǒng)計假設檢驗 ,確認我們的判斷是否正確 . 我們的實際問題是：平均值是否有差異嗎 ?或者是 我們的實際問題是：方差是否有差異嗎 ?或者是 兩種問題都存在 ?統(tǒng)計的假設檢驗統(tǒng)計的假設檢驗 假設有兩種相反的假設 .“ 原假設 ” 假設沒有關系 .這是所有統(tǒng)計檢驗的基本假設 .“ 備擇假設 ” 假定有差異或有關系 .大部分的統(tǒng)計檢驗實際評價的就是這個假設 原假設 (null hypothesis) : H0假設檢驗的起點是零假設 H0。 1 Proportion ANOVA 2Sample t test統(tǒng)計的假設檢驗統(tǒng)計的假設檢驗 假設檢驗的一般順序是 …統(tǒng)計檢驗的一般順序統(tǒng)計檢驗的一般順序1. 分
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