假设检验课件.pptVIP

1假設檢驗

25.1假設檢驗的基本問題假設問題的提出假設的運算式兩類錯誤假設檢驗中的值假設檢驗的另一種方法單側檢驗

3假設檢驗的概念與思想

4什麼是假設?

(hypothesis)?對總體參數的的數值所作的一種陳述總體參數包括總體均值、比例、方差等分析之前必需陳述

5什麼是假設檢驗?

(hypothesistesting)事先對總體參數或分佈形式作出某種假設，然後利用樣本資訊來判斷原假設是否成立有參數假設檢驗和非參數假設檢驗採用邏輯上的反證法，依據統計上的小概率原理

6假設檢驗的基本思想...因此我們拒絕假設?=50...如果這是總體的真實均值樣本均值m=50抽樣分佈H0這個值不像我們應該得到的樣本均值...20

7假設檢驗的過程總體???????抽取隨機樣本均值

?X=20????我認為人口的平均年齡是50歲提出假設接受假設!作出決策?X=u？?X和u相差很大拒絕假設!別無選擇作出決策?X和u相差是在允許的範圍內

8假設檢驗的步驟提出假設確定適當的檢驗統計量規定顯著性水準?計算檢驗統計量的值作出統計決策

9提出原假設和備擇假設?什麼是原假設？(nullhypothesis)待檢驗的假設，又稱“0假設”研究者想收集證據予以反對的假設3. 總是有等號?,?或??4. 表示為H0H0：??某一數值指定為=號，即?或??例如,H0：??3190（克）為什麼叫0假設?

10?什麼是備擇假設？(alternativehypothesis)與原假設對立的假設，也稱“研究假設”研究者想收集證據予以支持的假設總是有不等號:?,??或?表示為H1H1：?某一數值，或??某一數值例如,H1：?3910(克)，或??3910(克)提出原假設和備擇假設

11?什麼檢驗統計量？1. 用於假設檢驗決策的統計量2. 選擇統計量的方法與參數估計相同，需考慮是大樣本還是小樣本總體方差已知還是未知檢驗統計量的基本形式為確定適當的檢驗統計量

12規定顯著性水準?

(significantlevel)?什麼顯著性水準？1. 是一個概率值2. 原假設為真時，拒絕原假設的概率被稱為抽樣分佈的拒絕域3. 表示為??(alpha)常用的??值有0.01,0.05,0.104. 由研究者事先確定

13作出統計決策計算檢驗的統計量根據給定的顯著性水準?，查表得出相應的臨界值z?或z?/2，t?或t?/2將檢驗統計量的值與?水準的臨界值進行比較得出接受或拒絕原假設的結論

14假設檢驗中的小概率原理

15假設檢驗中的小概率原理?什麼小概率？1. 在一次試驗中，一個幾乎不可能發生的事件發生的概率2. 在一次試驗中小概率事件一旦發生，我們就有理由拒絕原假設3. 小概率由研究者事先確定什麼是小概率？?

16假設檢驗中的兩類錯誤(決策風險)

17假設檢驗中的兩類錯誤1. 第一類錯誤（棄真錯誤）原假設為真時拒絕原假設會產生一系列後果第一類錯誤的概率為?被稱為顯著性水準2. 第二類錯誤（取偽錯誤）原假設為假時接受原假設第二類錯誤的概率為??(Beta)

18H0:無罪假設檢驗中的兩類錯誤（決策結果）陪審團審判裁決實際情況無罪有罪無罪正確錯誤有罪錯誤正確H0檢驗決策實際情況H0為真H0為假接受H0正確決策(1–a)第二類錯誤(b)拒絕H0第一類錯誤(a)正確決策(1-b)假設檢驗就好像一場審判過程統計檢驗過程

19?錯誤和?錯誤的關係??你不能同時減少兩類錯誤!?和?的關係就像翹翹板，?小?就大，?大?就小

20影響?錯誤的因素1. 總體參數的真值隨著假設的總體參數的減少而增大2. 顯著性水準?當?減少時增大3. 總體標準差?當?增大時增大4. 樣本容量n當n減少時增大

21假設檢驗中的P值

22什麼是P值?

(P-value)是一個概率值如果原假設為真，P-值是抽樣分佈中大於或小於樣本統計量的概率左側檢驗時，P-值為曲線上方小於等於檢驗統計量部分的面積右側檢驗時，P-值為曲線上方大於等於檢驗統計量部分的面積被稱為觀察到的(或實測的)顯著性水準H0能被拒絕的?的最小值

23雙側檢驗的P值?/2?/2Z拒絕拒絕H0值臨界值計算出的樣本統計量計算出的樣本統計量臨界值1/2P值1/2P值

24左側檢驗的P值H0值臨界值a樣本統計量拒絕域抽樣分佈1-?置信水準計算出的樣本統計量P值

25右側檢驗的P值H0值臨界值a拒絕域抽樣分佈1-?置信水準計算出的樣本統計量P值

26利用P值進行檢驗

(決策準則)單側檢驗若p-值?,不能拒絕H0若p-值?,拒絕H0雙側檢驗若p-值