假设检定的非统计应用-My数位学习.PPTVIP

? 改變對 ? 的影響 顯著水準? 減少，增加? 的值，並且反之亦然。 再次細看此圖。我們向右移動拒絕域的臨界值(減少? ) 表示在第二個圖的曲線下方有一個更大的面積? … (反之亦然) 。 第11章 假設檢定的介紹 第406.407頁 圖11.9 圖11.10 ? 改變對 ? 的影響 判斷檢定 一個統計的假設檢定有效地被顯著水準(?)與樣本大小(n)所定義，二者皆由統計實作人員所選定。 如果我們相信型 II 錯誤的成本比較高，而此機率太大，我們有兩種方法降低這個機率 增加 α 的值 和／或 增加樣本大小 n 第11章 假設檢定的介紹 第407頁 判斷檢定 例如，在範例11.1 中，假設我們將樣本大小 n 由400增加到1000 。 步驟 1: 拒絕域 第11章 假設檢定的介紹 第407-408頁 判斷檢定 步驟2：型 II 錯誤的機率是 第11章 假設檢定的介紹 第408頁 比較 ?在 n ＝ 400 與 n ＝ 1,000 比較 ?在 n ＝ 400 與 n ＝ 1,000 藉著增加樣本大小，我們降低了型 II 錯誤的機率。 n=1,000 173.38 第11章 假設檢定的介紹 第406.408頁 圖11.9 圖11.11 175.35 n=400 發展對統計概念的了解 以 n ＝ 400 與 n ＝ 1,000 計算型 II 錯誤的機率說明了一個極為重要的概念。 藉著增加樣本大小，我們降低了型 II 錯誤的機率。藉著降低型 II 錯誤的機率，我們使得這類的錯誤較少發生。 因此，就長期而言，較大的樣本容許我們製訂較佳的決策。此一發現正中應用統計分析的核心，並且印證了本書的第一句話，「統計學是從資料取得資訊的一種方法」。 第11章 假設檢定的介紹 第409頁 發展對統計概念的了解 貫穿本書，我們介紹各種在會計、財務、行銷、作業管理、人力資源與經濟學上的統計應用方法。 在所有這類的應用中，統計實作人員必須做決策，它涉及到如何將資料轉換為資訊。越多的資訊，就會有越好的決策。 缺乏資訊，則決策必須基於猜測、直覺與運氣。一位有名的統計學家W. Edwards Deming曾經說過：「缺乏資料，你只是另一個具有意見的人。」 第11章 假設檢定的介紹 第409頁 檢定的檢定力= (1 － ?) 另一種表達檢定執行好壞的方法是報告它的檢定力(power)：當虛無假設為假時，檢定引導我們拒絕虛無假設的機率。因此，一個檢定的檢定力是1 － ?。 在一個特定的狀況下，當有一個以上的檢定可以被執行時，我們自然會偏好使用一個正確頻率比較高的檢定。 如果( 給定相同的對立假設、樣本大小與顯著水準) 一個檢定的檢定力高於第二個檢定，則說第一個檢定比第二個更具效率。 第11章 假設檢定的介紹 第409頁 Beta-mean工作簿 Beta-mean工作簿 Beta-mean工作簿 操作特性曲線 (operating characteristic (OC) curve) 操作特性曲線 (operating characteristic (OC) curve) 設定對立假設以定義型 I 和型II錯誤 型 I 錯誤的成本（代價）比較大 H0: μ = 170 H1: μ 170 型II錯誤的成本（代價）比較大 H0: μ = 170 H1: μ 170 安裝沒有成本效益的新系統代價比較高 不安裝具成本效益的新系統代價比較高 11.4 後續學習 統計實作人員經常採用的統計方法 定義 計算 詮釋 測量最困難的部分(在現實生活中或是期末考時)是辨認正確的方法。 第11章 假設檢定的介紹 第414-415頁 後續學習 許多因素可用來辨認正確的方法，但是其中兩個因素特別的重要： 1. 資料的類型 區間、順序和名目 2. 問題的目的 第11章 假設檢定的介紹 第415頁 問題的目的 描述一個母體 比較兩個母體 比較兩個或更多母體 分析兩個變數的關係 分析兩個或更多變數的關係 第11章 假設檢定的介紹 第415-416頁 表11.3　統計推論的導覽：介紹每一種方法的章節 第11章 假設檢定的介紹 第表11.3頁 公式推導 各種因素決定我們感興趣的參數(例:母體平均數 ?)。 每一個參數有其「最佳」估計量(統計量)(如樣本平均數　。 的抽樣分配可以表示為： 這個公式表示當σ為已知時μ的檢定統計量。 4. 使用一點點的代數，我們就能從抽樣分配導出信賴區間估計量。 第11章 假設檢定的介紹 第417頁 * 範例11.1 電腦軟體 鍵入或匯入資料到某欄。( 開啟Xm11-01) 點