假设检验zte-pgb304-v1.5.pptVIP

2 事例分析 2001年10月份，深圳至西安的头等舱机票打折后价格均值是1290元，我们从12月份打折后的机票中随机选取15张机票组成一个样本，其数据如下： 假设 : H0 : ? ≤ 1290 H1 : ? ＞1290 1300 1400 1500 1250 1325 1275 1420 1250 1320 1200 1150 1300 1450 1550 1550 取α水平是0.05，检验机票打折后的均值是否比10月份增加了？你的结论是什么？ 正态性验证 Stat Basic statistics 1-Sample t.. Session windows P-Value 0.000 因P-Value 0.05，采纳 H1。 即，有95%自信认为机票打折后的价格高于1290元 P-Value小于0.05采纳备择假设 2-Sample t -两个总体平均值的比较 2 sample t检验两个平均值是否有显著性差异时使用。如果通过2 sample t验证发现有显著性差异时，也可以认为找到X。 如果想表示两上连续型数据属于不同总体时通过 2-Sample t验证确认统计 上的显著性差异差异。 Stat Basic Statistics 2-Sample t… 事例分析 对于技术一部的材料工程师想检验国内供应商和国外供应商提供的电容质量是否有显著性差异，如果没有显著性差异，为了降低成本，我们就可以用国内供应商的产品进行替代。因此分别选择了两个供应商的10个产品，由设计部门进行测试。 以5%的有意水平，验证两个供应商的电容性能是否相同 打开 : A_05电容.mtw 假设: 观察比较两个总体的 2 Sample t 检验是否满足如下条件。 -是否连续型的数据？ → t 检验是不能用缺陷数或比率。 -两个总体的方差是否明显不同？ → 两个样本的方差不同时不选择 2 sample t检验的 “Assume Equal variance”. 正态性检验结果两个总体的 P-value为 0.508，0.637可以假定为正态分布 等方差检验结果 P-value为 0.753 两个 样本的分散是相同的。 如果取出的样本不是 正态分布时，样本的 数为30个以上时根据 中心极限定理，可以 做t验证。 正态性检验 方差检验 Stat Basic statistics 2-Sample t.. 两个样本为等方差时选择 Session windows P-Value 0.788 P-Value 0.05，不能放弃 H0 采纳备择假设 H1 是错误的表现，采纳原假设 H0 是正确的表现 统计检验问题转化为实际问题：国内供应商和国外供应商电容的质量特性是一样的 Paired t – 成对数据检验 Paired t检验对成对数据比较平均的差异后确认是否有显著性差异时使用。对同一个体，测量两次后比较时使用的检验方法 Stat Basic Statistics Paired t… 对同一个体测量两次后得到的成对的数据时为比较两个总体的平均值时使用。 在统计上又称对应比较。 事例分析 字处理系统的好坏通常根据能否提高秘书的工作效率来判定。以前使用电子打字机，现在使用计算机字处理系统的7名秘书的打字速度（每分钟字数）如下。在显著水平0.05下检验使用计算机字处理系统是否使平均的打字速度改变了。 假设: ≠ 0 64 64 7 57 55 6 55 52 5 64 58 4 60 55 3 66 68 2 75 72 1 计算机字处理系统 电子打字机 秘书 Stat Basic statistics Paired t.. P-Value 0.05，采纳H0，放弃 H1 。 Session windows P-Value大于 0.05因此有95％的把握说秘书用两种字处理系统没有显著性差异。 比较多个总体时，首先要考虑是方差否存在统计的显著性差异。其理由 是方差影响平均检验。 5. 方差检验 方差的同一性检验 (Test for Equal Variance) 对几个总体或两个总体检验方差是否相同时使用。 假设: σ1 σ2 方差的同一性检验是对两个或两个以上总体的方差是否存在显著性差异，相对平均值来说更注重变动的差异。 Stat ANOVA Test for Equal Variances.. Test for Equal Variances – 方差检验 对两个或以上数据证明至少一个变动不同时使用方差检验。 事例分析 技术一部为了确认不同的SE人