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1、1关于假设检验的详细总结与典型例题假设检验是数一考生普遍反映非常头疼的一块内容，因为它入门较难，其思想在初次复习时理解起来较难。虽然这一部分在历年真题中考查次数很少，但为了做到万无一失，我们也应该准备充分，何况相对来说这一部分内容的难度和变化并不大。为了让各位考生对假设检验有一个全面深入的理解和掌握，我们给出如下总结与例题。对于假设检验，首先要理解其基本原理，即小概率原理，假设检验的方法即是从此原理衍生而来；其次，要掌握其步骤，会根据显著性水平 ，即第一类心理学考研错误，来求拒绝域与接收域，其求法要根据不同的条件来套用公式，能根据理解推导公式是上策，如果时间不够，可以选择记忆各种不同条件下的求
2、拒绝域的公式。最后，相比之下两个正态总体参数的假设检验的考查可能性要低于一个正态总体参数的假设检验。假设检验的基本概念数理统计的基本任务是根据样本推断总体，对总体的分布律或者分布参数作某种假设，然后根据抽得的样本，运用统计分析的方法来检验这一假设是否正确，从而作出接受假设或者拒绝假设的决定，这就是假设检验.根据实际问题提出的假设 称为原假设，其对立假设 称为备择假设.0H1H假设检验中推理的依据是小概率原理：小概率事件在一次试验中实际上不会发生.假设检验中的小概率 称为显著性水平，通常取 或者 .0.501假设检验中使用的推理方法是：为了检验原假设 是否成立，我医学考研论坛们先假定原假设成立.
3、 如果抽样的结果导致小概率事件在一次试验中发生了，根据小概率原理，有理由怀疑 的正0H 0H确性，从而拒绝 ，否则接受 .00H假设检验的步骤根据实际问题提出原假设 和备择假设 ；01确定检验统计量 ；T根据给定的显著水平 ，查概率分布表，确定拒绝域 ；W利用样本值计算统计量 的值 ，若 ，则拒绝 ，否则接受 .t0H0假设检验中可能犯的两类错误由于小概率事件还是可能发生的，根据小概率作出的判断可能是错误的. 事件 真而拒绝 ，称0H0为第一类（弃真）错误，犯第一类错误的概率为 ，因此显著性水平 是用来控制犯第0Pt一类错误的概率的. 假而接受 ，称为第二类（纳伪）错误，犯第二类错误的概率为
4、，0H0 1PtW记作 .2典型例题1. 是取自正态总体 的简单随机样本，检验假设 ，备择假设136,X (,0.4)N0:.5H，检验的显著水平 ，取否医学考研论坛定域为 ，则 ，若:0.5H5Xc，则犯第二类错误的概率 .1. 解 成立时， ，004(.,)36XN， ，0.5.51/cPcH0.5()9(1.645)1/3c，得 .1640./3c48 成立时， (.5,)36XN.10.(2856)/PcH1(2.856).97.12.设总体 ， 已知，检验假设 ，备择假设 ，取否定域为20,XN00:H10:H，则对固定的样本容量 ，犯第一类错误的概率 随 的增大而 .（减小）cnc
5、解 成立时， ，0H20(,)犯第一类（弃真）错误的概率 ，001()/cPXcHn故犯第一类错误的概率 随 的增大而减小.c一个正态总体 参数的假设检验2(,)N1 已知，关于 的检海文考研验（ 检验）2 u检验假设 统计量 拒绝域00:H0/XUn2Uu检验假设 统计量 00:0/拒绝域 3检验假设 统计量 拒绝域00:H0/XUnUu 未知，关于 的检验（ 检验）2t检验假设 统计量 拒绝域00:0/tSn2(1)tn检验假设 统计量 拒绝域00:H0/Xt ()t检验假设 统计量 拒绝域00:0/tSn(1)tn 未知，关于 的检验（ 检验）22检验假设 统计量 拒绝域 或者200:H
6、220(1)2(1)n21()n检验假设 统计量 拒绝域200:220()nS21()检验假设 统计量 拒绝域200:H220(1)2()n拒绝域均采用上侧分位数.两个正态总体 、 参数的假设检验.21(,)N2(,)两个正态总体 、 均值的假设检验（ 检验）2 t检验假设 统计量 拒绝域012:H12wXYtSn12()tn检验假设 统计量012: 拒绝域12wXYtSn12()tn4检验假设 统计量 拒绝域012:H12wXYtSn12()tn两个正态总体 、 方差的假设检验（ 检验）21(,)N2(,)F检验假设 统计量 拒绝域 或者201:H12SF122(,)n122(,)Fn检验假
7、设 统计量 拒绝域201:1212(,)F检验假设 统计量 拒绝域201:H12SF12(,)n拒绝域均采用上侧分位数.典型例题1.设 是来自正态总海文考研体 的简单随机样本, 其中参数 未知，记nX,21 2()N2,则假设 的 检验使用统计量 .211,(),niiiiXQ0:Htt解 统计量 .2(1)/()nXt QSn2.某酒厂用自动装瓶机装酒，每瓶规定重 500 克，标准差不超过 10 克，每天定时检查，某天抽取9 瓶，测得平均重 499 克，标准差 16.03 克. 假设瓶装酒的重量 服从正态分布. 问这台机器是XSX否工作正常?( ).05.解 先检验 ： ，统计量 ， 拒绝域
8、 ，0H50/XtSn0.25(8).360t，接受 ；5490.18716.3/XtSn0H5再检验 ： ，统计量 ， 拒绝域 ，0H2122(1)0nS20.5(8)1.7，拒绝 ，222()86.03.57nS 20:H故该机器工作无系统误差，但不稳定3.设 是来自正态总体 的简单随机样本，设 是来自正态总体127,X 21(,)N128,Y的简单随机样本，且两个样本相互独立，它们的样本均值分别为 ，样本标2()N 3.,17.X准差 ，问在显著性水平 0.05 下，是否可以认为 ？123.9,4.S 12解 先检验 ： ，检验统计量 ，拒绝域 或者0H2121SF0.25(6,7).1F， ，接受 ；0.9750.25(6,)(7,6).0FF213.9.8470H再检验 ： ，统计量 ， 拒绝域 ，0112wXYtSn0.5(13).79t，接受 ，即可以认为 .12.73wXYtSn0H12检验两个正态总体均值相等时，应先检验它们的方差相等.
