第七章 假设检验.docx

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第七章假设检验

第七章假设检验

一、教材说明

本章主要介绍统计假设检验的基本概念和基本思想、正态总体参数的统计假设的显著性检验方法.。

1、本章的教学目的与要求

（1）使学生了解假设检验的基本概念；

（2）使学生了解假设检验的基本思想；

（3）使学生掌握假设检验的基本步骤；

（4）使学生会计算检验的两类错误，搞清楚两类错误的关系；

（5）使学生掌握正态总体参数的假设检验，主要是检验统计量及其分布,检验拒绝域的确定；

（6）使学生灵活运用所学知识解决实际问题。

2、本章的重点与难点

本章的重点是正态总体参数的各种假设检验中的检验统计量及其分布，难点是假设检验拒绝域的确定。

二、教学内容

下面主要分3节来讲解本章的主要内容。

§7。

1假设检验的基本概念

对总体分布或分布中的某些参数作出假设,然后利用样本的观测值所提供的信息，运用数理统计的分析方法，检验这种假设是否成立，从而决定接受或拒绝“假设”，这一统计推断过程，称为假设检验。

1.引例

我们先举一个简单的实例来说明假设检验的基本思想及推理方法。

例1：

某车间用一台包装机包装葡萄糖，包得的袋装糖重是一个随机变量,它服从正态分布。

且知标准差为0.015千克。

当机器正常时,其均值为0.5千克,某日开工后为检验包装机是否正常,随机地抽取它所包装的糖9袋，称得净重为（千克）:

0.4970.5060.5180。

5240。

4980。

5110。

5200。

5150.512,问机器是否正常?

分析：

用和分别表示这一天袋装糖重总体X的均值和标准差，则，其中未知.

问题：

已知总体,且根据样本值判断还是。

提出两个对立假设（原假设或零假设）和（备择假设）。

再利用已知样本作出判断是接受假设（拒绝假设）,还是拒绝假设（接受假设）.如果作出的判断是接受,则即认为机器工作是正常的,否则,认为是不正常的。

因为是的无偏估计量，所以,若为真，则不应太大，，衡量的大小可归结为衡量的大小。

于是可以选定一个适当的正数k，当观察值满足，拒绝假设;反之，当观察值满足，接受假设。

因为当为真时，,由标准正态分布分位点的定义得:

假设检验过程如下：

在实例中,

（1）若取定则我们有

又已知由样本算得即有于是根据小概率事件实际不可能性原理，拒绝假设,认为包装机工作不正常.

（2）若取定则于是接受假设，认为包装机工作正常.

注:

上述称为显著性水平.此例表明假设检验的结论与选取的显著性水平有密切的关系。

所以，必须说明假设检验的结论是在怎样的显著水平下作出的。

2.假设检验的基本思想及推理方法

1）假设检验基本思想

（1）在假设检验中，提出要求检验的假设，称为原假设或零假设，记为，原假设如果不成立，就要接受另一个假设，这另一个假设称为备择假设或对立假设,记为。

（2）假设检验的依据-—小概率原理：

小概率事件在一次试验中实际上不会发生。

（3）假设检验的思路是概率性质的反证法。

即首先假设成立，然后根据一次抽样所得的样本值得信息，若导致小概率事件发生,则拒绝原假设，否则接受原假设。

（4）假设检验可能犯的两类错误:

1第一类错误（弃真错误）:

即假设为真而被拒绝，记为，即

。

2第二类错误（存伪错误）：

假设不真而被接受，记为，即

。

3当样本容量一定时，不可能同时减少，在实际工作中总是控制适当的小。

2）假设检验的程序

对任何实际问题进行假设检验，其程序一般为五步，即：

⑴根据题意提出零假设（或相应备选假设）.

⑵构造样本统计量并确定其分布；

⑶给定显著性水平，查表确定临界值，从而得出接受域和拒绝域；

⑷由样本观测值计算出统计量的值;

⑸作出判断：

若统计量的值落入拒绝域则拒绝，若统计量的值落入接受域则接受.

3）假设检验的主要方法

检验法、检验法、检验法、检验法。

例2已知某产品使用寿命X服从正态分布，要求平均使用寿命不低于1000小时，现从一批这种产品中随机抽出25只，测得平均使用寿命为950小时,样本方差为100小时。

则可用（）

1t-—检验法②--检验法

③Z—-检验法④F--检验法

解选①

例3假设检验时,只减少样本容量，犯两类错误的概率（）

①都增大②都减少

③不变④一个增大,一个减少

解选①

例4正态总体为样本,假设检验,在显著性水平α下,则当（）时拒绝

①②

③④

解由于当成立时，而,故

，于是选④

§7.2单个正态总体的假设检验

⑴

检验法：

①

②统计量。

③给出。

4由样本值

5判断：

若

（这是对双侧检验提出的检验法步骤，若是单侧可仿比）

（2）

检验法：

①

②。

③给出

④由样本值计算的值。

⑤判断：

若

。

（3）

①

②。

③给出查分布表定及

④由样本值计算的值

6判断：

若。

（一）已知方差

例5设某产品的某项质量指标服从正态分布，已知它的标准差，现从一批产品中随机地抽取26个，测得该项指标的平均值为1637.问能否认为这批产品的该项指标值为1600（）?

解

（1）提出原假设：

H0：

μ=1600，H1：

μ≠1600；

（2）选取统计量

（3）对于给定的显著性水平，查标准正态分布表

（4）计算统计量观察值

（5）结论接受原假设H0

即不能否定这批产品该项指标为1600。

（二）未知方差，检验

例6某厂生产乐器用合金弦线，其抗拉强度服从均值为10560（kg/）的正态分布。

现从一批产品中抽取10根测得其抗拉强度（单位：

kg/）为:

1051210623106681055410776

1070710557105811066610670

⑴对显著性水平α=0。

05,问这批产品的抗拉强度有无显著变化？

⑵对显著性水平α=0.01,结果如何？

（已知）

解①假设检验

②方差未知时，检验数学期望选用统计量

③对给定样本值，计算得

所以，统计量的样本值

④当显著性水平α=0。

05时,拒绝域为,即认为抗拉强度有显著变化。

当显著性水平α=0。

01时，拒绝域为，即认为这批产品的抗拉强度无显著性变化。

例7已知某种元件的寿命服从正态分布，要求该元件的平均寿命不低于小时，现从这批元件中随机抽取只，测得平均寿命小时标准差小时试在显著水平下，确定这批元件是否合格

（附表）

分析元件是否合格，应通过寿命低于小时来判断（小时都合格），这里对总体均值的单测检验，未知，用检验法

解①提出检验假设

②选取统计量,当成立时

③由样本观测值，计算统计量所取的值。

这里得

④对显著水平拒绝域（临界域）

因为，未落入拒绝域，应接受，否定：

即认为这批元件合格.

（三）未知均值，检验

例5某工厂生产的铜丝折断力（单位：

斤）服从正态分布,某日随机抽取了10根进行折断力检验,测得平均折断力为57.5斤，样本方差为68。

16，在下，检验对

解用检验法,检验统计量为

对拒绝域为:

或

有样本观察值,计算得

因为所以接受。

例6某种导线,要求其电阻的标准差不得超过0。

005（欧姆）.今在生产的一批导线中取样品9根，测得s=0。

007（欧姆），设总体为正态分布，问在水平下能认为这种导线的标准差显著地偏大吗？

（）

分析凡方差“大于"、“不低于”、“偏大”、“偏小”等问题，均属于方差的单侧检验问题，其假设的提出有两种方式:

有的书提出原假设和备择假设（注意原假设含有等号），本教材按前者讲述。

解用-—检验法

①检验假设

②选用统计量。

③由样本观察值，计算统计量所取值为==15。

68

④对a=0.05，由已知=15.507，拒绝域=15.507。

这里>15。

507故拒绝，接受:

即认为这批导线的标准差显著的偏大。

§7。

3两个正态总体的假设检验

（1）

检验法：

①

②。

③给出

④由样本值

⑤作出判断：

若.

（2）

检验法：

①

②。

③④⑤同前

（3）

检验法：

①

②

（一）已知及,检验假设

例1由累积资料知道甲,乙两矿的含灰率服从X～N（），Y～N（）。

现从两矿中各取几个试件,分析其含灰率为：

甲矿:

24.320。

823。

721.317.4（%）

乙矿：

18.216.920。

216.7（%）

问：

甲乙两矿所采煤的含灰率的数学期望和有无显著性水平差异？

（显著性水平a=0.10）.（）

解已知及,假设检验，用Z～检验法。

①提出零假设,对

②选取统计量，当成立时，Z～N（0.1）

③对显著性水平a=0。

10，由=1.64，确定临界域

④计算统计量Z的观察值。

于是

由于=2.39〉1.64，故拒绝，即可以认为和有显著性差异。

（二）未知，但，假设检验

例2某物品在处理前与处理后抽样分析含脂率（%）如下:

处理前x:

0。

190。

180.210.300.410.120。

17

处理后y：

0.130.150。

070。

240。

190。

060.080.12

设含脂率分别服从正态分布N（）,N（）,对显著性水平a=0.05，试问：

处理前后的平均含脂率有无显著性差异?

（）

分析首先需要F-检验法验证二总体方差是否有显著性差异，在无显著性差异（视为相等）的条件下，然后利用T—检验法在检验二总体均值是否有显著性差异。

解

（1）利用F-检验法检验二总体方差有无显著性差异。

①检验假设

②选用统计量，当:

成立时，

③对给定显著性水平a=0。

05，有F—分布表得临界值，

④计算统计量F的样本观察值

故，接受，认为二总体方差无显著性差异。

（2）利用T—检验法检验二总体均值有无显著性差异。

①检验假设

②选取统计量

成立时，

③对给定显著性水平a=0。

05,得拒绝域

④计算统计量T的观测值

由于。

故拒绝，接受。

即处理后含脂率有显著差异。

（三）均值未知，检验假设

例3某一橡胶配方中,原用氧化锌5g，现减为1g，若分别用两种配方做一批实验，5g配方测9个值，得橡胶伸长率的样本差是;1g配方测3个值,橡胶伸长率的样本差是.设橡胶伸长率遵从正态分布,问两种配方的伸长率的总体标准差有无显著差异?

（a=0.10）（）

分析两种配方的伸长率的总体标准差有无显著差异，是通过样本值去判断是否成立，是均值未知的两个总体方差是否相等的检验,5g配方和1g配方记为

解①检验假设

②选取统计量，当成立时

③对显著性水平a=0。

10由题设.故拒绝域为

④计算统计量F的样本观察值

由于F=0。

2697,即F落入拒绝域，应拒绝，接受，即在=0.10下认为两个总体的方差是不等的。

注：

若将显著性水平改为a=0.02,此时

此时拒绝域

样本观察值F=0.2697未落入拒绝域，故接受，即认为两种配方总体方差无显著差异，说明显著性水平越小，否定零假设越困难。

（四）均值未知，检验假设

例4有甲乙两车床生产同一型号的滚珠,根据已有经验可以认为，这两台车床生产的滚珠都服从正态分布，问题是要比较台车床生产的滚珠的直径的方差。

现在从这两台车床的产品中分别抽取8个和9个,经计算得=15.01，=14。

99,=0.0955,=0。

0261,对显著性水平a=0.05，试问：

乙车床产品的方差是否比甲车床的小？

（）

分析由题意，是验证是否成立,而单边检验所提假设含等号，故此题可假设为

解利用F-检验法检验两总体方差比。

①检验假设，

②选取统计量，第一自由度是7，第二自由度是8的F—分布

③由题知=3.50，故拒绝域为

④统计量F的样本观察值

由于f=3。

659>3.50，故应拒绝，接受.即乙车床产品的直径的方差比甲车床的小。

二、两个正态总体均值差的检验

设是来自总体服从的样本，是