统计第四章课件.pptVIP

所有上市公司可分为以下几类： 信息技术业 制造业 农、林、牧、渔业 综合类 交通运输、仓储业 批发和零售贸易 房地产业 传播与文化产业 电力、煤气及水的生产和供应业 建筑业 所有上市公司可分为以下几类： 信息技术业 制造业 农、林、牧、渔业 综合类 交通运输、仓储业 批发和零售贸易 房地产业 传播与文化产业 电力、煤气及水的生产和供应业 建筑业 4.2 假设检验 4.2.1 假设检验的基本问题 4.2.2 单个总体参数的检验 实际中的假设检验问题 假设检验：先假定总体参数为μ ，用一个随机样 一、什么是假设检验 从对总体参数所做的一个假设开始，然后搜集样本数据，计算出样本统计量，进而运用这些数据测定假设的总体参数在多大程度上是可靠的，并做出承认还是拒绝该假设的判断。 二、假设检验的分类 参数假设检验 　若进行假设检验时总体的分布形式已知，需要对总体的未知参数进行假设检验，称其为参数假设检验 非参数假设检验 　若对总体分布形式所知甚少，需要对未知分布函数的形式及其他特征进行假设检验，通常称之为非参数假设检验。 单侧检验（单尾检验）：备择假设具有特定的方向性，并含有符号“ ”或“”的假设检验 H0: μ ≥ μ0 ；H1: μ μ0。 H0: μ ≤ μ0 ；H1: μ μ0。 双侧检验（双尾检验）：备择假设没有特定的方向性，并含有符号：“≠”的假设检验。 H0: μ = μ0 ；H1: μ ≠ μ0 三、假设检验的有关原理 假设检验的原理： 假设检验的基本思想是反证法和小概率的思想 反证法思想：首先提出假设（由于未经检验是否成立，所以称为无效假设），用适当的统计方法确定假设成立的可能性大小，如果可能性小，则认为假设不成立，拒绝它；如果可能性大，还不能认为它不成立。 零假设和备择假设的选择 零假设和备择假设是互斥的，它们中仅有一个正确；等号一般出现在零假设中； 最常用的有三种情况：双侧检验、左侧检验和右侧检验。 检验以“假定零假设为真”开始，如果得到矛盾说明备择假设正确。 通常把研究者要证明的假设作为备择假设； 将所作出的声明作为原假设； 把现状作为原假设； 把不能轻易否定的假设作为原假设； 某种汽车原来平均每加仑汽油可以行驶24英里。研究小组提出了一种新工艺来提高每加仑汽油的行驶里程。为了检验新的工艺是否有效需要生产了一些产品进行测试。该测试中的零假设和备择假设该如何选取？ 要证明的结论是?24，因此零假设和备择假设的选择为： ??24 ?? 24 某种减肥产品的广告中声称使用其产品平均每周可减轻体重8公斤以上。要检验这种声明是否正确你会如何设定零假设和备择假设？ 检验统计量和拒绝域 检验统计量：我们用来决策（拒绝或不能拒绝零假设）时依据的样本统计量。不同的总体参数适用的检验统计量不同。 双侧检验 右侧检验 左侧检验 假设检验的p值 在零假设为真时,检验所用的样本统计量的概率分布是确定的和已知的，所以我们不仅可以计算出对应于给定的显著性水平的临界值，也可以计算出检验统计量这一随机变量的取值正好落在其实际样本值之上和之外的概率。我们把检验统计量的取值正好落在其实际样本值之上和之外的概率称为p值。 如果P值小于给定的显著性水平，说明在原假设为真时发生了一个出现概率比事先给定的小概率还小的小概率事件，而如果原假设为真，这是不可能发生的事件，由此我们可以认定原假设不真，就可以拒绝原假设；反之，就表明在原假设为真的假定条件下，检验统计量的实际样本值在一次抽样中出现完全是有可能的，据此我们不能拒绝原假设。 因此，我们不仅可以通过对检验统计量的实际样本值和其临界值的比较来判断原假设的真伪，而且也可以通过对假设检验的P值和其显著性水平的比较来判断原假设的真伪。 双侧检验 右侧检验 左侧检验 六、假设检验的主要应用 假设检验的方法可以用于检验： 一个总体的均值、比例、方差或分布 两个总体的均值、比例、方差或分布是否一致 多个总体的均值、方差、分布等是否一致 本章要求掌握的内容： 一个总体均值、比例的假设检验 两个总体均值的比较 多个总体均值的比较（方差分析）* 4.2 .1 单个总体参数的假设检验 总体均值的假设检验 总体比例的假设检验 总体方差的检验 一、 均值的双侧检验 某厂生产的铁丝抗拉力服从正态分布，其平均抗拉力为570kg，标准差为8kg。由于更换原材料，标准差不会变，但不知其抗拉力是否不变，从中抽取10个样品，得平均抗拉力575kg，能否认为平均抗拉力无显著变化？（?=0.05） 1、提出零假设和备择假设 2、选