第五章检验 统计推断是根据样本和假定模型对总体作 出的以概率形式表述的推断，它主要包括假设 检g验(test of hypothesis)7 和参数估计 (parametric estimation)二个内容。 上一张下一张主页退出
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假设检验又叫显著性检验 (test of significance)。 显著性检验的方法很多，常 用的有t检验、F检验和2检验等。尽管这些检验 方法的用途及使用条件不同，但其检验的基本原 理是相同的。本章以两个平均数的差异显著性检 验为例来阐明显著检验的原理，介绍几种检 验的方法，然后介绍总体参数的区间估 (interval estimation) 上一张下一张主页退出
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第一节显著性检验的基本原理 一、显著性检验的意义 随机抽测10头长白猪和10头大白猪经产母猪的产 仔数，资料如下： 长白：11,11,9,12,10,13,13,8,10,13 大白：8,11,12,10,9,8,8,9,10,7 经计算，得长白猪10头经产母猪产仔平均数x =11头，标准差S1=1.76头；大白猪10头经产母猪 产仔平均数x2=9.2头，标准差S2=1.549头。 上一张下一张主页退出
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能否仅凭这两个平均数的差值x,-x,=1.8 头，立即得出长白与大白两品种经产母猪产仔数 不同的结论呢？统计学认为，这样得出的结论是 不可靠的。这是因为如果我们再分别随机抽测 10头长白猪和10头大白猪经产母猪的产仔数， 又可得到两个样本资料。由于抽样误差的随机 性，两样本平均数就不一定是11头和9.2头，其 差值也不一定是1.8头。造成这种差异可能有两 种原因，一是品种造成的差异，即是长白猪与大 白猪本质不同所致，另一可能是试验误差（或抽 样误差) 上一张下一张主页退出
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对两个样本进行比较时，必须判断样本间 差异是抽样误差造成的，还是本质不同引起的。 如何区分两类性质的差异？怎样通过样本来推断 总体？这正是显著性检验要解决的问题 两个总体间的差异如何比较？一种方法是研 究整个总体，即由总体中的所有个体数据计算出 总体参数进行比较。这种研究整个总体的方法是 很准确的，但常常是不可能进行的，因为总体往 往是无限总体，或者是包含个体很多的有限总 体。因此，不得不采用另一种方法， 即研究样 上一张下一张主页退出
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