第八章节参数假设检验课件

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1、,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计, 假设检验的思想, 正态总体均值的检验, 正态总体方差的检验,第八章 参数假设检验,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计,参数估计的方法是通过分析样本而估计总体参数 的取值(点估计)或总体参数落在什么范围(区间估计), 而有些实际问题中,我们不一定要了解总体参数的取 值或范围,而只想知道总体的参数有无明显变化,或 是否达到既定的要求,或两个总体的某个参数有无明 显差异等。这类问题就是参数的假设检验问题。,简 介,一、假设检验的基本原理,在总体的分布函数完全未知或只知其形式、但不知其参数的情况下, 为了推断总体的某些性质, 提出某些关于总体的假设.,假

2、设检验就是根据样本对所提出的假设作出判断: 是接受, 还是拒绝.,例如, 提出总体服从泊松分布的假设;,如何利用样本值对一个具体的假设进行检验?,通常借助于直观分析和理论分析相结合的做法,其基本原理就是人们在实际问题中经常采用的所谓实际推断原理:“一个小概率事件在一次试验中几乎是不可能发生的”.,下面结合实例来说明假设检验的基本思想.,假设检验问题是统计推断的另一类重要问题.,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计,【例1】质量检测 用包装机包装糖果,每袋重量为 服从正态分布的随机变量.当机器正常时,其均值为0.5 公斤,标准差为0.015公斤.为检验包装机工作是否正常, 随机抽9袋,称得重量

3、(单位:公斤)为: 0.497 0.506 0.518 0.524 0.498 0.511 0.520 0.515 0.512 问该包装机工作是否正常?,1、假设检验的思想与方法,先看一个例子。,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计,问题 已知总体(袋装糖重量)xN(,0.015 2),其中 未知,根据样本值来判断=0.5还是0.5?,答案 认为=0.5接受=0.5,或认为0.5拒 绝=0.5,理论依据 统计推断原理小概率事件在一次试 验中几乎不发生.,解决步骤,(1)提出假设,(2)给定检验法则,利用样本值依统计推断原理作 出判断:,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计,接受H0(即拒绝

4、H1) 认为包装机工作正常,拒绝H0(即接受H1) 认为包装机工作不正常, 如何给定检验法则?,由于待检验的是总体均值,故自然想到能否 用统计量样本均值 来进行判断。,因为 是的无偏估计,所以观察值 在一定程 度上反映了的大小。从而,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计,当假设H0为真时,观察值 与的 偏差一般不 应太大,即,注意到:,故应有,由此可得判定法则:选定一适当正数k,使得当 样本值满足,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计,由此可得判定法则:选定一适当正数k,使得当 样本值满足,由于作出判断的依据仅为一个样本值,所以我们 会犯两种类型的错误:, 如何确定正数k?,第一类错误弃真

5、H0实际为真而作出拒绝H0,第二类错误取伪H0实际为假而作出接受H0,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计,犯两类错误的概率分别为,尽管主观上希望犯两类错误的概率都很小。但 在样本容量一定的情况下,不能同时控制犯两类错误 的概率。,一般,称控制犯第一类错误概率的检验问题为 显著性检验问题。为此,给定一个较小的正数(0 1),使有,在此条件下确定k的值.,小概率事件,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计,在例1中,当假设H0为真时,统计量,由,得,至此,在显著性水平下,根据所给一个样本值 按统计推断原理作出最终判断:,接受H0,拒绝H0,小概率事件,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计,在

6、例1中,取显著性水平=0.05,由样本值,0.497 0.506 0.518 0.524 0.498 0.511 0.520 0.515 0.512,经计算得,而,查表得,计算检验统计量观察值为,由,作出拒绝H0,即认为包装机工作不正常.,现在在一次实验中,小概率事件|u|k竟然发生,根据统计推断原理有理由怀疑假设的正确性,从而拒绝假设H0.,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计,基 本 概 念,统计量,检验统计量,假设,原假设,(双边)备择假设,正小数,显著性水平,区域,(H0的)拒绝域,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计,在显著性水平下,检验假设,拒绝域的边界点,临界点,拒绝H0,接

7、受H0,拒绝H0,检验问题提法:,双边检验,左边检验,右边检验,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计,由例1得:单正态总体方差已知时均值的,双边检验拒绝域,左边检验拒绝域,右边检验拒绝域,类似可得:,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计,参数的显著性检验问题的步骤:,1、根据题意提出原假设H0与备择假设H1;,2、给定显著性水平(=0.01,0.05)和容量n;,3、根据H0构造检验统计量U,当H0为真时,U的 分布已知且与未知参数无关;,4、确定拒绝域的形式,并由,确定H0的拒绝域C;,5、抽样,根据样本观察值计算检验统计量U的观 察值 .若 ,则拒绝H0;若 ,则接受H0.,河南理工大

8、学精品课程 概率论与数理统计,值得注意的是,作参数假设检验时,所构造的检验 统计量与参数区间估计时所用的随机变量在形式上是 一致的。这是由于假设检验与区间估计仅形式上不同, 而本质上是相通的.,2、正态总体均值与方差的假设检验,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计, 方差已知,均值检验(u检验法),的拒绝域.,1、均值检验(u检验法,t检验法),【推导】作检验统计量,与未知参数无关,且当H0为真时其分布已知:,一、单正态总体,设总体xN(,2),其中2已知, 为待检验参数.在显著性水平为(0 1)下求双边检验问题,U 检验法,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计,由,得拒绝域为,于是,可根

9、据样本值计算统计量的观察值z,并作 出判断:,也说:在显著性水平下,总体均值没有显著性变化;,接受原假设H0,拒绝原假设H0,也说:在显著性水平下,总体均值有显著性变化。,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计,左边检验 假设,【推导】在 为真时,仍取检验统计量为,由,得拒绝域为,右边检验 假设,拒绝域,参见P.228:表8.1,至于单边检验问题可类似处理.,此时, 当H0为真时z应较小,当H1为真时-z偏大,故拒绝域形式为:zk,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计, 方差未知,均值检验(t检验法),双边检验 假设,【推导】作检验统计量,与未知参数无关,且当H0为真时其分布已知,T 检验法

10、,由,得拒绝域为,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计,类似可得单边检验拒绝域P.228:表8.1,拒绝域,右边检验,左边检验,拒绝域,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计,【例3】P.263:4,解设总体(装配时间)的均值为,则检验问题为,这是“方差未知,均值的右边检验”,采用t检验法.,检验统计量为,拒绝域为,由样本值得:,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计,检验统计量观察值为,即观察值落入拒绝域内,故拒绝H0,即认为装配时间显 著地大于10.,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计,2、方差检验( 2 检验法),与未知参数无关,且当H0为真时其分布已知:,设总体xN(,2),其中

11、 , 2均未知,在显著性水 平(0 1)下求双边检验问题,2 检验法,的拒绝域,其中 为常数.,【推导】作检验统计量, 均值未知,方差检验(2检验法),河南理工大学精品课程 概率论与数理统计,由于S2是2的无偏估计,故当H0为真时,比值 应 充分接近1,即不能过分大于1或过分小于1,从而拒绝域 形式为:,其中k1,k2由,习惯上对称地取,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计,由2-分布的双侧分位点得:,于是,所求拒绝域故为,*(2)、均值已知,方差检验,注单边检验拒绝域见表8.1.,拒绝域,双边检验,2 检验法,检验统计量,或,或,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计, 未知同方差的均值差

12、检验(t检验法),1、均值差检验(u检验法,t检验法),设有两个正态总体,二、双正态总体,的拒绝域,其中为已知常数常用的是=0.,在显著性水平为(0 1)下求右边检验问题,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计,的拒绝域,其中为已知常数常用的是=0.,【推导】作检验统计量,与单正态总体情形类似可得拒绝域为,在显著性水平为(0 1)下求右边检验问题,T 检验法,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计,2、方差检验(F检验法),仅讨论情形 两正态总体均值未知的方差检验,的拒绝域.,【推导】作检验统计量,在显著性水平为(0 1)下求右边检验问题,由于当H0为真时,河南理工大学精品课程 概率论与数理统计,而当H1为真时,故 有偏大的趋势,从而拒绝域形式为,由,得所求拒绝域为,

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