區(qū)間估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)-展示頁(yè)
2025-07-27 13:49本頁(yè)面
【正文】 出現(xiàn)的機(jī)會(huì)均等 ” 是錯(cuò)的 (因?yàn)?H0為真時(shí)出現(xiàn)這種情況的概率太小了 ， 而 H1為真時(shí) ， 出現(xiàn)這種情況的概率較大 )。 這就是小概率反證法思想 。 H0成立時(shí) ， 統(tǒng)計(jì)量進(jìn)入這個(gè)范圍 ， 是一個(gè)小概率事件 (P? )，H0不成立時(shí) ， 統(tǒng)計(jì)量進(jìn)入這個(gè)范圍的概率較大 。 9 假設(shè)檢驗(yàn) （ hypothesis testing） ?樣本均數(shù)與總體均數(shù)不等或兩樣本均數(shù)不等，有兩種可能： ? 由抽樣誤差所致 ? 兩者來(lái)自不同的總體 假設(shè)檢驗(yàn) 是用來(lái)判斷樣本與樣本，樣本與總體的差異 是由抽樣誤差引起還是本質(zhì)差別造成的統(tǒng)計(jì)推斷方法 10 總體 μ 隨機(jī)抽樣 不是抽樣誤差？ 即： ???0？ X樣本 總體 μ0 ?=?0？ 即：抽樣誤差？ 假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題 ？？？11 總體 2 ?2 樣本 2 隨 機(jī) 抽 樣 樣本均數(shù)不等的原因 統(tǒng)計(jì)推斷 抽樣誤差 即： ?1=?2 ? 樣本 1 假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題 總體 1 ?1 21 XX ?不是抽樣誤差 即： ?1??2 ? 12 假設(shè)檢驗(yàn)一般思想 ?小概率思想是指小概率事件 （ P P）在一次試驗(yàn)中基本上不會(huì)發(fā)生 。 ?一般而言， 95%可信區(qū)間是兼顧了正確性和估計(jì)精度，對(duì)于特殊情況，可以計(jì)算 90%可信區(qū)間或 99%可信區(qū)間。 ?可信度的意義：在同一正態(tài)總體中隨機(jī)抽100個(gè)樣本，每個(gè)樣本可以計(jì)算一個(gè) 95%可信區(qū)間，平均有 95個(gè)可信區(qū)間包含該總體的總體均數(shù)。 ?對(duì)于隨機(jī)抽樣而言，計(jì)算統(tǒng)計(jì)量 ? 因此 ?基于隨機(jī)抽樣而言和 成立的概率為 ?總體均數(shù)的區(qū)間估計(jì) ?這個(gè)區(qū)間稱(chēng)為總體均數(shù)的 95%可信區(qū)間 12, , , nX X X 2( , )N ??( 1 )/Xt t nSn???? 分 布 0 . 0 5 / 2Pr ( | | ) 0 .9 5tt?? / 2||tt?總體均數(shù)的區(qū)間估計(jì), , , n分 布分 布分 布分 布0 .0 5 / 2 0 .0 5 / 2t S t SXXnn?? ? ? ?分 布分 布分 布分 布0 . 0 5 / 2 0 . 0 5 / 20 . 0 5 / 2 0 . 0 5 / 2/X t S t St t XS n n n? ??? ? ? ? ? ? ? ?6 總體均數(shù)的 95%可信區(qū)間舉例 ?例如：在某地區(qū) 7歲男孩的人群中隨機(jī)抽樣，抽取 200人，測(cè)量其身高，得到樣本均數(shù)為121cm，樣本標(biāo)準(zhǔn)差為 ，估計(jì)該地區(qū) 7歲男孩人群的平均身高在什么范圍內(nèi) 。區(qū)間估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn) 趙耐青 復(fù)旦大學(xué)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)教研室 2 內(nèi)容 假設(shè)檢驗(yàn) 2 可信區(qū)間與假設(shè)檢驗(yàn)的關(guān)系 3 STATA命令 4 區(qū)間估計(jì) 1 3 統(tǒng)計(jì)推斷
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