原假设与备择假设的确定ppt课件.ppt

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1、假设检验在统计方法中的地位假设检验在统计方法中的地位统计方法统计方法描述统计描述统计统计推论统计推论参数估计参数估计假设检验假设检验一、假设检验的概念一、假设检验的概念什么是假设什么是假设? 对总体参数的一种看法n总体参数包括总体均值总体均值、成数成数、方差方差等n分析之前之前必需陈述什么是假设检验？什么是假设检验？1.概念概念n事先对总体参数或分布形式作出某种假设n然后利用样本信息来判断原假设是否成立2.类型类型n参数假设检验n非参数假设检验3.特点特点n采用逻辑上的反证法n依据统计上的小概率原理二、假设检验中的名词二、假设检验中的名词假设检验中的名词假设检验中的名词原假设、备择假设原假设、

2、备择假设统计量统计量显著性水平显著性水平临界值、接受域、拒绝域临界值、接受域、拒绝域双边检验、单边检验双边检验、单边检验三、假设检验的基本原理：三、假设检验的基本原理：小概率原理小概率原理假设检验的基本原理假设检验的基本原理小概率原理小概率原理 什么小概率？什么小概率？1. 在一次试验中，一个几乎不可能发生的事件发生的概率2. 在一次试验中小概率事件一旦发生，我们就有理由拒绝原假设3. 小概率由研究者事先确定四、假设检验的步骤四、假设检验的步骤提出原假设和备择假设提出原假设和备择假设 什么是原假设？什么是原假设？(Null Hypothesis)1.待检验的假设，又称“0假设”2.如果错误地作

3、出决策会导致一系列后果3.总是有等号总是有等号： , 或 4.表示为 H0nH0： 某一数值 n指定为 = 号，即 或 n例如, H0： 3190（克） 什么是备择假设？什么是备择假设？(Alternative Hypothesis)1.与原假设对立的假设2.总是有不等号: , 或 3.表示为 H1nH1： 某一数值，或 某一数值n例如, H1： 3910(克)，或 3910(克) 什么是检验中的统计量？什么是检验中的统计量？1.用于假设检验问题的统计量2.选择统计量的方法与参数估计相同，需考虑n是大样本还是小样本n总体方差已知还是未知3.统计量的分布一般选择Z（正态）分布、t分布、F分布和x

4、2分布4.检验统计量的基本形式为规定显著性水平规定显著性水平 什么是显著性水平？什么是显著性水平？1.是一个小概率值2.原假设为真时，拒绝原假设的概率n被称为抽样分布的拒绝域3.表示为 (alpha)n常用的 值有0.01, 0.05, 0.104.由研究者事先确定计算检验的统计量计算检验的统计量利用样本数据，计算检验的统计量：Z值、t值、F值和x2值作出统计判断作出统计判断1.计算检验的统计量2.根据给定的显著性水平，查表得出相应的临界值临界值Z或Z/2和拒绝域拒绝域3.将检验统计量的值与 水平的临界值临界值进行比较4.得出接受或拒绝原假设的结论：五、双侧检验和单侧检验五、双侧检验和单侧检验

5、双侧检验双侧检验（原假设与备择假设的确定）（原假设与备择假设的确定）1.拒绝域在统计分布的两侧2.将将“”放在原假设放在原假设H0中中3.例如，某种零件的尺寸，要求其平均长度为10厘米，大于或小于10厘米均属于不合格4.建立的原假设与备择假设应为 H0: 10 H1: 10双侧检验双侧检验（显著性水平与拒绝域（显著性水平与拒绝域 ） /2 单侧检验单侧检验（原假设与备择假设的确定）（原假设与备择假设的确定） 检验检验研究中的假设研究中的假设1.先确立备择假设先确立备择假设H1：将所研究的假设作为备择将所研究的假设作为备择假设假设H1。或者说，把希望(想要)证明的假设作为备择假设2.将认为研究结

6、果是无效的说法或理论作为原假设H0。左侧检验左侧检验（原假设与备择假设的确定）（原假设与备择假设的确定） q例如，改进生产工艺后，会使产品的废品率降低到2%以下建立的原假设与备择假设应为 H0: p 2% H1: p 2%左侧检验左侧检验（显著性水平与拒绝域（显著性水平与拒绝域 ） 右侧检验右侧检验（原假设与备择假设的确定）（原假设与备择假设的确定） q例如，采用新技术生产后，将会使产品的使用寿命明显延长到1500小时以上建立的原假设与备择假设应为 H0: 1500 H1: 1500右侧检验右侧检验（显著性水平与拒绝域（显著性水平与拒绝域 ） 双侧检验与单侧检验双侧检验与单侧检验 (假设的形式

7、假设的形式)假设假设研究的问题研究的问题双侧检验双侧检验左侧检验左侧检验右侧检验右侧检验H0H1H0是受保护的假设，没有充分依据是否定不了的；因此，研究是受保护的假设，没有充分依据是否定不了的；因此，研究者通常把常规的、已经存在的现象写在受保护的原假设者通常把常规的、已经存在的现象写在受保护的原假设H0中，中，假设检验中的两类错误假设检验中的两类错误n1. 第一类错误（弃真错误）第一类错误（弃真错误）n原假设为真时拒绝原假设n会产生一系列后果n第一类错误的概率为n被称为显著性水平n2. 第二类错误（取伪错误）第二类错误（取伪错误）n原假设为假时接受原假设n第二类错误的概率为 (Beta)n值是不固定的 错误和错误和 错误的关系错误的关系一次抽样调查中，一次抽样调查中，你不能同时减少你不能同时减少两类错误两类错误!n增加样本量增加样本量n n，可以同时减少两类错误，可以同时减少两类错误影响影响 错误的因素错误的因素n1. 总体参数的真值n 0越小， 增大n2. 显著性水平 n当 减少时， 增大n3. 总体标准差 n当 增大时， 增大n4. 样本容量 nn当 n 减少时， 增大