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第三章作业：假设检验 H0 ：? =1.35H1 ：? ≠1.35 第二题：在0.05的显著性水平下，检验该供货商提供的配件是否符合要求？ H0 ：? =12H1 ：? ≠12 由spss得， 或者 第三题：在显著性水平0.01下，检验该生产商的说法是否属实？ 其中：n=550 ?0=17% p=115/550=0.21 α=0.01 H0 ：? ≤17%H1 ：? 17% zα=2.33 zzα，统计量落在了拒绝域内，所以拒绝原假设 第四题：在=0.05的显著性水平下，样本数据是否提供证据支持 “两台机床加工的零件直径不一致”的看法？  样本容量小且方差相等但未知，检验统计量： 第五题：取显著性水平 =0.05，该公司是否有证据认为消费者对两种饮料的评分存在显著差异？ 第六题：用显著性水平=0.01进行检验，说明管理人员应决定采用哪种方法进行生产？ 已知：n1=n2=300 α=0.01 p1=33/300=0.11 p2=84/300=0.28 H0 ：?2- ?1?8% H1 ：?2- ?18% 结论：采用方法一进行生产 第七题：检验两家供货商灯泡使用寿命的方差是否有显著差异(=0.05) 谢谢您的观看！ * 第一题：(1)检验新机床加工的零件尺寸的平均误差与旧机床相比是否有显著差异？ 50个零件尺寸的误差数据 (mm) 1.26 1.19 1.31 0.97 1.81 1.13 0.96 1.06 1.00 0.94 0.98 1.10 1.12 1.03 1.16 1.12 1.12 0.95 1.02 1.13 1.23 0.74 1.50 0.50 0.59 0.99 1.45 1.24 1.01 2.03 1.98 1.97 0.91 1.22 1.06 1.11 1.54 1.08 1.10 1.64 1.70 2.37 1.38 1.60 1.26 1.17 1.12 1.23 0.82 0.86 其中：μ0=1.35 α=0.01 n=50 由SPSS得， 检验统计量： t 0 2.58 -2.58 0.005 拒绝 H0 拒绝 H0 0.005 zα/2=2.58 z-zα/2,统计量落在了拒绝域内，所以拒绝原假设 结论：新机床加工的零件尺寸的平均误差与旧机床相比有显著性差异 H0 ：? ?1.35 H1 ：? 1.35 -2.33 z 0 拒绝H0 0.01 zα=2.33 z-zα 统计量落在了拒绝域内，所以拒绝原假设 结论：新机床加工的零件尺寸的平均误差与旧机床相比有显著降低 第一题：(2)如果想检验新机床加工的零件尺寸的平均误差与旧机床相比是否有显著降低，结果会如何？ 检验统计量： 10个零件尺寸的长度 (cm) 12.2 10.8 12.0 11.8 11.9 12.4 11.3 12.2 12.0 12.3 其中：μ0=12 α=0.05 n=10 假设的根据：一种汽车配件的平均长度要求为12cm，高于或低于该标准均被认为是不合格的。 已知总体服从正态分布且方差未知，检验统计量： df=10-1=9 tα/2=2.2622 t-tα/2统计量落在了拒绝域外面，所以不能拒绝原假设 t 0 2.262 -2.262 0.025 拒绝 H0 拒绝 H0 0.025 结论：样本提供的证据还不足以推翻“该供货商提供的零件符合要求 ”的看法 SPSS里“分析”--“比较均值”--“单样本T检验” p0.05,所以不能拒绝原假设 假设的根据：某城市的牛奶生产商认为，该城市的人早餐饮用牛奶的比例更高。 z 0 拒绝H0 0.01 2.33 样本容量比较大，检验统计量： 结论：牛奶生产商认为，该城市的人早餐饮用牛奶的比例更高”这一说法是可信的 两台机床加工零件的样本数据 (cm) 甲 20.5 19.8 19.7 20.4 20.1 20.0 19.0 19.9 乙 20.7 19.8 19.5 20.8 20.4 19.6 20.2 其中，σ1=σ2 n1=8 n2=7 α=0.05 H0 ：?1- ?2 = 0H1 ：?1- ?2 ? 0 其中 t 0 2.160 -2.160 0.025 拒绝 H0 拒绝 H0 0.025 df=8+7-2=13 tα/2=2.16 t-tα/2统计量落在了拒绝域外面，所以不能拒绝原假设 结论：样本数据没有提供足够证据支持 “两台机床加工的零件直径不一致”的看法 或者 p0.05,所以不能拒绝原假设 SPSS里“分析”