数理统计参数的假设检验

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时间:2019-06-16

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1、数理统计数理推断问题参数估计假设检验点估计区间估计§7参数的假设检验一、假设检验的基本概念与方法1.统计假设:对未知或不完全知道的总体作出一些假设.2.假设检验:针对一个统计假设,利用一个样本观测值,通过一定的程序检验这个假设是否合理,从而决定接受或拒绝假设.3.假设检验的两种情况:参数假设检验:总体分布类型已知但有一个或几个参数未知非参数假设检验:总体分布类型未知(总体分布假设检验)例1某车间用一台包装机包装糖果.包得的袋装糖果的重量是一个随机变量,它服从正态分布.当机器正常时,其均值为.某日开工

2、后为检验包装机是否正常,随机地抽取它包装的糖果9袋,称得净重为(kg):0.497,0.506,0.518,0.524,0.498,0.511,0.520,0.515,0.512问机器是否正常?1.假设检测问题以表示这一天袋装糖果的重量,则问题是根据样本值来判断(正常)还是(不正常)为此我们提出假设称为原假设或零假设.与这个假设相对立的假设称为备择假设或对立假设.于是问题转化为检验假设是否为真(成立).当为真,则认为机器正常;否则认为机器不正常.2.假设检验的思想方法假设检验的基本原理:小概率原理,

3、即概率很小的事件在一次试验中几乎不可能发生.在假设检验中,我们称这个小概率为显著性水平,用表示,通常取为0.01,0.05或0.1.为了检验一个假设是否成立,我们先假设是成立的,如果根据这个假定,导致一个小概率事件的发生,从而说明原来的假设是不正确的,因此我们拒绝假设,如果没有由此而导出不合理的结果,我们则不能拒绝即接受假设.例1中由于样本均值是总体均值的无偏估计.因此,应该比较小,于是也应该比较小.如果大于或等于某个常数时,我们就有理由怀疑原假设的正确性,应该拒绝.在成立的前提下我们可以适当选取常

4、数当时就拒绝为了确定的值,对于给定的显著性水平,令根据标准正态分布可得其中满足若统计量的观测值满足则意味着概率为的小概率事件发生了,根据小概率原理,我们拒绝假设,接受假设;若则接受假设.,取,查标准正态分布表得又,因而小概率事件居然发生了,这与小概率原理相矛盾,故拒绝即认为该天包装机工作不正常.若取,查标准正态分布表得,则故不能拒绝即认为该天包装机工作正常.注:1.检验结果与显著性水平有关,不同时结果可能就不同了;2.接受时并不意味着一定对只是差异还不够显著,不足以否定.构造小概率事件用的统计量称为

5、检验统计量.若当检验统计量在某个区域取值时,拒绝原假设,则称该区域为拒绝域,拒绝域的边界点称为临界点.3.两类错误(1)第一类错误(“弃真”错误):事实上是正确的但被我们拒绝了.(2)第二类错误(“取伪”错误):事实上是不正确的但被我们接受了.犯两类错误的概率:即显著性水平,小概率事件发生的概率注:1.在样本容量固定时,犯两类错误的概率不可能同时减小,即一类错误的概率减小导致另一类错误概率的增加;2.若要同时降低两类错误的概率,或要在不变的条件下降低需要增加样本容量.在给定样本容量的情况下,一般来说

6、,我们总是控制犯第一类错误的概率,而不考虑犯第二类错误的概率,这样的检验称为显著性检验.4.假设检验的三种类型双边检验:左边检验:单边检验右边检验:5.假设检验的基本步骤(1)根据实际问题的要求,提出原假设和备择假设;(2)选取适当的检验统计量,并在成立的前提下确定统计量的分布;(3)给定显著性水平,由检验统计量的分布表,找出临界值,从而确定拒绝域;(4)根据样本值计算统计量的具体值,若统计量的具体值落入拒绝域时,则拒绝;否则接受.二、正态总体的假设检验1.关于均值的检验(1)已知——U检验法设是来

7、自总体的一个样本,其中为已知,为未知,给定显著性水平.利用U统计量检验其中为已知常数称为U检验法步骤如下:(1)提出原假设(2)在成立的条件下即,选用U统计量(3)确定的拒绝域.给定显著性水平,令.查正态分布表得临界值,使得,由此确定拒绝域为;(4)做判断.根据样本值计算统计量的具体值,并与临界值比较;若,则拒绝,此时认为均值与之间有显著差异;若,则接受,认为均值与无显著差异.例2某种产品质量(单位:g),更新设备后从新生产的产品中随机抽取100个,测得样本均值,若方差没有变化,问更新设备后,产品的

8、质量均值与原来产品的质量均值是否有显著差异?(取显著性水平)解这是在方差()已知的条件下,检验假设在成立的条件下即,选用U统计量由,查正态分布表得,于是拒绝域为;又由已知,,,得故拒绝,即认为更新设备后产品的质量均值与原来产品的质量均值有显著差异.例3切割机在正常工作时,切割出的每段金属棒长服从正态分布,今从生产出的一批产品中随机抽取10段进行测量,测得长度(单位:mm)如下:53.8,55.0,55.1,54.2,52.1,54.2,55.0,55.8,55.1,5

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