数理统计参数的假设检验.ppt
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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):0.4
2、97,0.506,0.518,0.524,0.498,0.511,0.520,0.515,0.512 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,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
3、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
4、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
5、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,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
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