内容正文:
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本章教学目标
了解和掌握统计推断中的另一个基本问题:参假设检验及其在经济管理中的应用;
掌握运用 Excel 的“数据分析”及其统计函数功能求解假设检验问题。
第7章 单个总体的假设检验
应用统计第1章
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本章主要内容:
§7.1 案例介绍
§7.2 假设检验的基本原理
§7.3 单个正态总体均值的检验
§7.4 单个正态总体方差的检验
§7.5 大样本单个总体比例的检验
§7.6 单个总体的假设检验小结
§7.7 软件实现——SPSS/JMP
本章重点:假设检验中不可避免的两类错误及其应用 Excel“数据分析”功能的使用及其运行输出结果分析。
难点:假设检验中不可避免的两类错误及其应用。
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【案例1】新工艺是否有效?
某厂生产的一种钢丝的平均抗拉强度为 10560 (kg/cm2)。
现采用新工艺生产了一种新钢丝,随机抽取 10 根,测得抗拉强度为:
10512, 10623, 10668, 10554, 10776
10707, 10557, 10581, 10666, 10670
求得新钢丝的平均抗拉强度为 10631.4(kg/cm2)。
是否就可以作出新钢丝的平均抗拉强度高于原钢丝,即新工艺有效的结论?
§7.1 案例介绍
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某台加工缸套外径的机床,正常状态下所加工缸套外径的标准差应不超过 0.02 mm。
检验人员从加工的缸套中随机抽取 9 个,测得外径的样本标准差为 S = 0.03 mm。
问:该机床的加工精度是否符合要求?
【案例2】机床加工精度是否符合要求?
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§7.2 假设检验的原理
一、实际推断原理
假设检验的理论是小概率原理,又称为实际推断原理,其具体内容是:小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的。
二、假设检验推理的思想方法
假设检验推理的思想方法是某种带有概率性质的反证法。
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三、基本原理和步骤
例1:统计资料表明,某电子元件的寿命 X~N(0 , 2 ),其中 0 已知, 2 未知。
现采用了新工艺生产,测得新工艺生产的 n 个元件寿命为 x1, x2, ···, xn。
问:
新工艺生产的元件期望寿命 是否比原工艺的元件期望寿命 0 有显著提高?
此问题要推断的是:
是否 > 0?
这可用假设检验的方法解决,步骤如下:
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本例中
H0: = 0
2. 按希望出现的结果提出一个与原假设对立的假设,称为备择假设,记为 H1。
本例中
H1: > 0
3. 构造一个能用来检验原假设 H0 的统计量
本例中,要检验的是总体均值 ,
当 H0 为真时,
~t (n-1)
估计,
故应使用
来构造检验 的统计量。
统计量
1.提出一个希望推翻的假设,称为原假设,
记为 H0
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4. 给定一个小概率 ,
称为显著性水平
显著性水平 是当 H0 为真时,
拒绝 H0 的概率
(即犯“弃真”错误的概率)。
也即当检验结果拒绝 H0 时,
不犯错误的概率为 1-,
从而可以有1- 的可信度接受
备择假设 H1。
5. 确定要拒绝 H0 时统计量的取值范围,
称为拒绝域,
拒绝域的边界点称为临界值。
本例中,
由于 H1: > 0
而当 H0 为真时,
有
P{ t ≤t ( n-1 ) } = 1-
可知当统计量 t >t(n-1) 时,
就可以有1- 的把握判定
H0 不真
(犯错误的概率仅为 ),
故此时应拒绝 H0。
从而拒绝域为 t >t(n-1),
临界值为 t(n-1)。
(右边检验),
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t (n-1)
0
f (x)
x
右边检验的拒绝域
本例中,
若计算结果为 t >t(n-1),
6. 计算统计量 t 的值,并作出检验结论
则拒绝 H0,
接受 H1,
即在水平 下,
认为 显著高于 0。
若 t < t(n-1),
就不能拒绝 H0,
即认为 并不显
著高于 0。
当拒绝 H0 时,
说明在给定的水平 下,
和 0
间存在显著差异。
这就是称 为显著性水平的原因。
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设 t 为检验原假设 H0 所用的统计量,t(n-1)为检验的临界值,由显著性水平 的定义(右边检验)
P{ t >t(n-1) | H0 为真}=
可知检验中可能出